The 2nd Anti-UAV Workshop \& Challenge aims to encourage research in developing novel and accurate methods for multi-scale object tracking. The Anti-UAV dataset used for the Anti-UAV Challenge has been publicly released. There are two subsets in the dataset, $i.e.$, the test-dev subset and test-challenge subset. Both subsets consist of 140 thermal infrared video sequences, spanning multiple occurrences of multi-scale UAVs. Around 24 participating teams from the globe competed in the 2nd Anti-UAV Challenge. In this paper, we provide a brief summary of the 2nd Anti-UAV Workshop \& Challenge including brief introductions to the top three methods.The submission leaderboard will be reopened for researchers that are interested in the Anti-UAV challenge. The benchmark dataset and other information can be found at: https://anti-uav.github.io/.


翻译:反UAV第二期讲习班“挑战”旨在鼓励研究制定新的和准确的多尺度物体跟踪方法。用于反UAV挑战的反UAV数据集已经公开发布。数据集中有两个子集,即美元,测试-dev子集和测试-挑战子集。两个子集由140个热红外线视频序列组成,涵盖多级无人驾驶飞行器的多发事件。大约24个全球参与团队在第二次反UAV挑战中竞争。我们在本文件中简要总结了第二次反UAV讲习班的挑战,包括前三种方法的简短介绍。提交头板将重新开放给对反UAV挑战感兴趣的研究人员使用。基准数据集和其他信息可在https://anti-uav.github.io/上找到。

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数据集,又称为资料集、数据集合或资料集合,是一种由数据所组成的集合。
Data set(或dataset)是一个数据的集合,通常以表格形式出现。每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。它列出的价值观为每一个变量,如身高和体重的一个物体或价值的随机数。每个数值被称为数据资料。对应于行数,该数据集的数据可能包括一个或多个成员。
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