This report summarizes the results of Learning to Understand Aerial Images (LUAI) 2021 challenge held on ICCV 2021, which focuses on object detection and semantic segmentation in aerial images. Using DOTA-v2.0 and GID-15 datasets, this challenge proposes three tasks for oriented object detection, horizontal object detection, and semantic segmentation of common categories in aerial images. This challenge received a total of 146 registrations on the three tasks. Through the challenge, we hope to draw attention from a wide range of communities and call for more efforts on the problems of learning to understand aerial images.


翻译:本报告总结了学习了解空中图像(LUAI) 2021年在ICCV 2021年国际电算2021年面临的挑战的结果,其重点是天体探测和空中图像中的语义分离。利用DOTA-v2.0和GID-15数据集,这项挑战提出了三项任务,即定向天体探测、横向天体探测和空中图像中常见类别的语义分离。这项挑战共收到关于这三项任务的146份登记。我们希望通过这项挑战,吸引广大社区的关注,并呼吁在学习了解空中图像方面作出更多努力。

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