🌐 ACM Web 2025大会邀请您参与：多媒体对象重识别Workshop（MORE 2025）
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欢迎大家参加 MORE @ WWW’25 多媒体物体重识别Workshop。今年，我们的研讨会特别加入了跨模态行人异常行为挑战赛，聚焦于诸如滑倒、摔倒、被球击中等现实场景中的行人异常行为检测。此外，我们热忱欢迎所有与重识别（ReID）、人工智能生成内容（AIGC）以及其他多模态相关领域的最新研究成果的提交。期待在美丽的悉尼与您相遇，共同探讨多媒体物体重识别（4月28-5月2日）。
关键词
多媒体检索、对象重识别、表示学习、深度度量学习、多视角生成
📅 重要日期
·论文提交开始：2024年11月27日
·挑战赛开始：2024年12月1日
·挑战赛结束：2024年12月14日
·论文提交截止：2024年12月18日
·论文通知日期：2024年12月23日
·Camera-ready论文提交：2024年12月25日
·Workshop日期：2025年4月28日至29日
论文提交
📝 提交网站：
- 原创论文：关于Workshop相关主题的原创工作
- 挑战论文：挑战赛胜者的技术报告
- 综述论文：关于已有工作的综述和总结，涵盖顶级会议和高影响力期刊上，相关主题的论文
提交格式为单盲，使用英文撰写，版面包括正文4页 + 参考文献。论文格式应按照ACM双栏会议设置，可以从ACM官网获得合适的Word及LaTeX模板（在LaTex中选择“sigconf”）。
主题
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New Datasets and Benchmarks
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Deep Metric Learning
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Multi-view Data Generation
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Video-based Object Re-identification
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Cross-domain Object Re-identification
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Object Re-identification Domain Adaptation / Generalization
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Single/ Multiple Object Tracking
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Object Geo-localization
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Multimedia Re-ranking
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Others
挑战赛概览
挑战网站：
codalab.lisn.upsaclay.fr/competition…
我们提供了基于文本的异常行为人物搜索数据集PAB，并欢迎任何感兴趣的参与者。PAB数据集旨在从极大的行人图片库中，定位参与正常或异常行为的目标人物。数据集涵盖大规模图文Pedestrian Anomaly Behavior (PAB)，以及多种行人动作，包括跑步、演奏乐器、踢足球，以及相关的异常行为，包括躺下、被物体击中、或者是摔倒。数据集提供了相同人物的异常和非异常图片，其中训练集包含超过一百万合成数据图片文本对，测试集包含近2,000个真实图片文本对。早期实验发现，基于文字的异常行人检测颇具挑战，而关于行人外表和动作的细粒度识别都十分关键。我们的基线模型在PAB数据集上获得69.92% Recall@1，95.60% Recall@5，以及97.32% Recall@10的性能。我们期待这一数据集能提供一个新的实验平台，并帮助相关研究探索在巨大行人图片库下的效率问题。
更多资料请见arXiv论文
挑战赛数据集分为训练、测试两部分，均可从OneDrive下载。结果提交格式请见挑战赛网页。
codalab.lisn.upsaclay.fr/competition…
参与者须知
·为保护隐私，请在发布材料中模糊人脸。
·为社会良好，避免使用如监视或秘密等误导性词汇。
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