I detta dokument presenteras en översikt över utvärderingskampanjen ImageCLEF 2017, ett evenemang som anordnades som en del av CLEF (Konferens och Labs of the Evaluation Forum) labs 2017. ImageCLEF är ett pågående initiativ (som inleddes 2003) som främjar utvärderingen av teknik för notering, indexering och hämtning för att ge information tillgång till samlingar av bilder i olika användningsscenarier och domäner. Under 2017 föreslogs den 15:e upplagan av ImageCLEF, tre huvuduppgifter och en pilotuppgift: 1) en LifeLog uppgift om att söka i LifeLog data, så videor, bilder och andra källor; 2) en bildtext förutsägelse uppgift som syftar till att förutsäga bildtext av en siffra från den biomedicinska litteraturen baserad enbart på figuren; 3) en tuberkulos uppgift som syftar till att upptäcka tuberkulos typ från CT (Computed Tomography) volymer av lungan och även läkemedelsresistens av tuberkulos; och 4) en fjärranalys pilot uppgift som syftar till att förutsäga befolkningstäthet baserad på satellitbilder. Det starka deltagandet av över 150 forskargrupper som registrerar sig för de fyra uppgifterna och 27 grupper som lämnar in resultat visar intresset för denna benchmarkingkampanj trots att alla fyra uppgifterna var nya och var tvungna att skapa ett eget samhälle.
Dessutom har ImageCLEF utmaningar 3 varit ledande framsteg inom det medicinska området genom att främja utvärdering av teknik för notering, indexering och hämtning av textdata och medicinska bilder REF.
Overview of ImageCLEF 2017: Information Extraction from Images
{'venue': 'CLEF', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}