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- Beyond Privacy: Navigating the Opportunities and Challenges of Synthetic Data [91.5]
合成データは、機械学習の世界において支配的な力となり、データセットを個々のニーズに合わせて調整できる未来を約束する。 合成データのより広範な妥当性と適用のために,コミュニティが克服すべき根本的な課題について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (Fri, 7 Apr 2023 16:38:40 GMT)
- 利用が注目されている合成データに関する報告、サーベイ
- プライバシー保護やデータ収集の手間など良い面はありつつ、そもそも生成できるのかなど課題は多い。
- SportsMOT: A Large Multi-Object Tracking Dataset in Multiple Sports Scenes [44.5]
本稿では,emphSportsMOTと呼ばれる多種多様なスポーツシーンにおける大規模多目的追跡データセットを提案する。 240のビデオシーケンス、150Kフレーム以上、およびバスケットボール、バレーボール、サッカーを含む3つのスポーツカテゴリーから収集された1.6M以上のバウンディングボックスで構成されている。 本稿では,emphMixSortと呼ばれる新しい多対象追跡フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (Thu, 13 Apr 2023 12:23:36 GMT)
- スポーツを対象としたマルチオブジェクトトラッキングデータセット
- 動きが激しく、見た目での区別がつきそうでつかないという難しそうなデータだという印象
- SportsMOT Dataset – DeeperAction