Společná měřítka pomáhají posouvat celý obor
Vědci obvykle získávají uznání za vlastní objevy. PAMI Mark Everingham Prize je v tomto ohledu jiná: oceňuje práci, která umožňuje ostatním dělat lepší výzkum.
Právě v tom spočívá význam Visual Object Tracking Challenge. Představme si například systém, který má ve videu rozpoznat automobil, člověka nebo jiný objekt a následně jej spolehlivě sledovat, i když mění polohu a vzhled, pohybuje se rychle, je částečně zakrytý nebo na chvíli zmizí ze záběru. Podobné technologie nacházejí uplatnění například v robotice, autonomních systémech nebo při automatické analýze videa.
Aby ale bylo možné určit, která metoda funguje skutečně lépe a v čem se obor posunul, potřebují výzkumníci společná data, přesně definované úlohy a jednotný způsob hodnocení. A právě takovou infrastrukturu VOT mezinárodní komunitě poskytuje.
Od roku 2013 vytváří benchmarky, datasety, metodiky hodnocení a open-source nástroje a každoročně umožňuje týmům z celého světa testovat nové algoritmy za srovnatelných podmínek. Výsledkem není pouze žebříček úspěšnosti jednotlivých metod. Dlouhodobé a systematické porovnávání pomáhá odhalovat jejich silné a slabé stránky, určovat, které výzkumné směry skutečně přinášejí pokrok, a formulovat nové problémy, na které by se měl obor zaměřit.
Právě tento přínos vystihuje zdůvodnění ceny uvedené na diplomu. Tým ji získal „za sérii workshopů a soutěží v oblasti vizuálního sledování objektů, které formovaly moderní syntézu tohoto oboru“.
Prof. Jiří Matas působící na katedře kybernetiky FEL ČVUT patří k výzkumníkům, kteří jsou s VOT spojeni od jeho počátků. Na organizaci jednotlivých ročníků, vývoji metodiky i odborných výstupech spolupracuje s kolegy z řady evropských univerzit a výzkumných institucí.
„Cena pro celý tým je velká radost, protože je to radost sdílená. Zároveň pro nás představuje silný impulz, který jsme potřebovali. Organizace podobné aktivity znamená spoustu práce, za kterou vám vlastně nikdo nic nedá, a po letech nám už trochu docházely síly. Ocenění nám ukázalo, že si komunita naší práce všímá a považuje ji za důležitou. A to nám znovu vlilo krev do žil,“ říká prof. Jiří Matas, který je dlouhodobě nejlépe hodnoceným informatikem v Česku podle Research.com.
Druhé významné ocenění během několika týdnů
PAMI Mark Everingham Prize je pro Jiřího Matase již druhým významným mezinárodním oceněním během několika týdnů. V srpnu převzal na konferenci ICPR 2026 ve francouzském Lyonu King-Sun Fu Prize, nejprestižnější ocenění International Association for Pattern Recognition (IAPR). Získal ji za své klíčové vědecké přínosy v oblasti geometrického počítačového vidění.
Obě ceny přitom oceňují dvě různé stránky vědecké práce. Zatímco King-Sun Fu Prize je individuálním oceněním Matasových vědeckých výsledků, Mark Everingham Prize vyzdvihuje dlouhodobou týmovou práci ve prospěch celé výzkumné komunity.
Obě témata se zároveň zajímavě potkávají. Jako čerstvý laureát King-Sun Fu Prize zahájil Matas konferenci ICPR přednáškou věnovanou benchmarkingu – tedy způsobům, jak objektivně měřit a porovnávat kvalitu různých řešení v počítačovém vidění. Právě vytváření společných benchmarků a podmínek pro srovnávání algoritmů je jedním ze základních principů iniciativy VOT, za kterou nyní přišlo další ocenění.
Ve společnosti projektů, které změnily počítačové vidění
O významu PAMI Mark Everingham Prize vypovídá také seznam jejích předchozích laureátů. Ocenění v minulosti získaly týmy stojící za některými z nejvýznamnějších nástrojů, datasetů a benchmarků moderního počítačového vidění – například ImageNet, OpenCV, COCO, KITTI, Caffe, Detectron nebo COLMAP. Mezi laureáty jsou také vědci z předních světových univerzit a výzkumných institucí.
Cena připomíná britského vědce Marka Everinghama, který se významně zasloužil o rozvoj počítačového vidění mimo jiné vytvářením společných benchmarků a nástrojů pro celou výzkumnou komunitu. IEEE Pattern Analysis and Machine Intelligence Technical Committee oceněním vyzdvihuje právě dlouhodobé aktivity, jejichž výsledky mohou využívat další vědci – od otevřených datasetů a softwarových nástrojů až po organizaci soutěží umožňujících standardizované porovnávání metod.
Pro tým VOT proto ocenění představuje nejen uznání více než desetileté práce, ale také povzbuzení k jejímu pokračování. Iniciativa se dál vyvíjí spolu s celým oborem a její současné výzvy zahrnují stále komplexnější úlohy sledování a segmentace objektů ve videu.
