ACM MM24
无人机卫星匹配大赛
天空之眼，助力精准导航
摘要 Abstract
无人驾驶飞行器（UAV），也称为无人机，由于能够从空中捕获高质量的多媒体数据，近年来变得越来越流行。随着航空摄影、电影摄影和测绘等多媒体应用的兴起，无人机已成为收集丰富多样的多媒体内容的强大工具。本次研讨会旨在汇集对无人机多媒体感兴趣的研究人员、从业者和爱好者，共同探索这一令人兴奋的领域的最新进展、挑战和机遇。研讨会将涵盖与无人机多媒体相关的各种主题，包括航拍图像和视频处理、无人机数据分析的机器学习、无人机群技术以及基于无人机的多媒体应用。在 ACM 多媒体会议的背景下，该研讨会具有高度相关性，因为来自无人机的多媒体数据正成为许多多媒体应用程序越来越重要的内容来源。研讨会将为研究人员提供一个分享工作和讨论潜在合作的平台，同时也为从业者提供了解无人机多媒体技术最新发展的机会。
总的来说，本次研讨会将提供一个独特的机会来探索令人兴奋和快速发展的无人机多媒体领域及其对更广泛的多媒体社区的潜在影响。这是我们第二届 Workshop。
Workshop 主页：
www.zdzheng.xyz/ACMMM2024Workshop-UAV/
时间节点 Important Dates
  • Workshop Papers Submission: 5 July 2024
  • Workshop Papers Notification: 30 July 2024
  • Student Travel Grants Application Deadline: 5 August 2024
  • Camera-ready Submission: 6 August 2024
  • Conference Dates: 28 October 2024 – 3 November 2024
Please note: The submission deadline is at 11:59 p.m. of the stated deadline date [Anywhere on Earth]（ https://time.is/Anywhere_on_Earth）
主题 Topics
可能的主题列表包括但不限于：
基于视频的无人机导航
卫星制导和地面制导导航
路径规划和避障
视觉 SLAM（同时定位和映射）
用于导航的传感器融合和强化学习
无人机群协调
多平台协作
多主体协作与通信
分散控制和优化
分布式感知和映射
基于无人机的目标检测和跟踪
鸟瞰目标检测、跟踪和重识别
鸟瞰动作识别
基于无人机的传感和测绘
3D 映射和重建
遥感与影像分析
灾难响应和救援
基于无人机的交付和运输
包裹递送和物流
基于无人机的运输的安全和法规
提交类型 Submission Types
论文可以在通过 [Open Review]（ https://openreview.net/group?id=acmmm.org/ACMMM/2024/Workshop/UAVM#tab-recent-activity ）上提交。提交模板可以在 ACM 找到，或者您可以直接按照 Overleaf（https://www.overleaf.com/read/yfpxtyngmzjn）的模板进行操作。
在本次研讨会中，我们欢迎三种类型的提交，所有这些都应与第 3 节中列出的主题和主题相关：
（1）立场或观点论文（最多 4 页，加上 2 页的参考文献）：可解释推荐系统评估方法领域的原创想法、观点、研究愿景和开放挑战；
（2）Challenge papers（up to 4 pages length, plus 2 pages for references）：Challenge 数据的原始解决方案，University160k-WX，在有效性和效率方面。
（3）演示论文（最多 2 页，加上不限页数的参考文献）：多媒体无人机领域的原始或已发布的原型和操作评估方法。页数限制包括图表和附录。提交的内容应该是单盲的，用英文撰写，并根据当前的 ACM 两栏会议格式进行格式化。合适的 LaTeX、Word 和 Overleaf 模板可从 ACM 网站获得（使用 LaTeX 的 “sigconf” 会议记录模板和 Word 的临时模板）。
挑战赛 Challenge
挑战平台位于 https://codalab.lisn.upsaclay.fr/competitions/18770
我们提供了多天气跨视图地理定位数据集，名为 University160k-WX，欢迎研讨会观众参加比赛。动机是模拟现实世界的地理定位场景。特别是，University160k 通过额外的 167,486 个卫星视图图库干扰项扩展了当前的 University-1652 数据集。University160k-WX进一步介绍了 University160k 上的天气变化，包括雾、雨、雪和多种天气成分。我们将在我们的网站上发布 University160k-WX，并制作一个公共排行榜。这些干扰卫星视图图像的尺寸为 1024×1024，是通过对真实城市及周边地区的正射影像进行裁剪而获得的。随机采样多种天气，增加表示学习的难度。在我们的初步评估中，干扰因素具有挑战性，使得竞争性基线模型 LPN 在无人机→卫星任务中将 Recall@1 准确率从 75.93% 降低到 64.85%，将 AP 值从 79.14% 降低到 67.69%。如果进一步引入极端天气，性能进一步从 64.85% 下降到 7.94%。我们希望更多的观众能够参与解决这一挑战，并考虑针对极端天气的鲁棒性问题。

请查看第 5 节中的挑战详细信息
https://zdzheng.xyz/files/MM24_Workshop_Proposal_Drone.pdf 
挑战数据集包含两部分。 
1
基础数据集（训练/测试集）可以通过 Request（ https://github.com/layumi/University1652-Baseline/blob/master/Request.md）下载。通常我会在 5 分钟内回复下载链接。 
2
测试数据集可以从 Onedrive（ https://hdueducn-my.sharepoint.com/:f:/g/personal/wongtyu_hdu_edu_cn/EoP7u9rymIxMrv_s3Im-vvQBX8PQ_4v1xzXolMfyKmINkw?e=N8vpum）下载。由于只有无人机才能满足天气条件，因此我们仅在无人机 query 上模拟天气。
学生旅行奖金 Student Travel Funding
Please check ACM MM主页
Application Deadline: August 5, 2024
主办团队 Organizing Team
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