23. Juni 2022 | Tübingen/New Orleans

Andreas Geiger gewinnt Longuet-Higgins-Preis

Zweite hochkarätige Auszeichnung für den „KITTI Vision Benchmark“

Andreas Geiger, Professor für Computer Vision und maschinelles Lernen an der Universität Tübingen, gehört zu einem Team von Forschenden, das auf der diesjährigen IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) mit dem renommierten Longuet-Higgins-Preis ausgezeichnet wurde. Neben Geiger erhielten Philip Lenz und Raquel Urtasun die prestigeträchtige Auszeichnung für ihre gemeinsame Arbeit am „KITTI Vision Benchmark“, den sie seit 2012 betreiben und weiterentwickeln.

„Es ist fantastisch zu sehen, wie KITTI die Forschung im Bereich Computer Vision in den vergangenen zehn Jahren vorangetrieben hat, was durch diese Auszeichnung gewürdigt wird“, sagte Geiger. „Als wir anfingen, waren wir uns nicht sicher, ob sich all die harte Arbeit irgendwann auszahlen würde. Es war ein risikoreiches Projekt, das sich mit neuen Benchmarks und Daten ständig weiterentwickelt hat – und das von mir sowie vielen internationalen Mitarbeiter:innen, die viel Zeit und Engagement eingebracht haben, immer noch aktiv gepflegt wird.“

Dies ist die zweite hochrangige Auszeichnung für Geiger und sein Team – im Oktober 2021 wurden die Forschenden mit dem Everingham-Preis für KITTI geehrt. Es ist auch das zweite Mal innerhalb von drei Jahren, dass der Longuet-Higgins-Preis an einen Wissenschaftler aus dem Cyber Valley Ökosystem vergeben wird: Im Jahr 2020 gewann ihn Michael J. Black, Direktor am Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme, zusammen mit seinen ehemaligen Studenten Deqing Sun und Stefan Roth für ihre Arbeit „Secrets of optical flow estimation and their principles“.

KITTI gehört zu den weltweit populärsten Datensätzen, die bei der Entwicklung von selbstfahrenden Autos und verwandten Anwendungen des maschinellen Sehens eingesetzt werden. Der Datensatz hat neue Aufgaben geschaffen und neue Forschung im Bereich der Wahrnehmung für selbstfahrende Fahrzeuge gefördert, insbesondere in den Bereichen Stereo, Flow, Scene Flow, Monodepth, Odometry, Detection, Tracking und Semantic Segmentation. Der KITTI-Benchmark hat über 24.500 registrierte Nutzer, hat seit seiner Einführung mehr als 28.500 Beiträge erhalten und verzeichnet derzeit 1905 öffentliche Einträge in seinen verschiedenen Bestenlisten. Der KITTI-Benchmark hat zu verschiedenen Folgedatensätzen, Benchmarks und Workshops in der Computer-Vision-Community geführt.

Das Originalarbeit „Are we ready for Autonomous Driving? The KITTI Vision Benchmark Suite“ von Geiger, Lenz und Urtasun wurde 2012 auf der CVPR veröffentlicht. Jetzt, zehn Jahre später, wird es mit diesem Preis gewürdigt, da sie einen bedeutenden Einfluss auf die Forschung im Bereich Computer Vision im vergangenen Jahrzehnt hatte. Der Preis ist nach dem theoretischen Chemiker und Kognitionswissenschaftler H. Christopher Longuet-Higgins benannt. Der Preis wird vom IEEE Pattern Analysis and Machine Intelligence (PAMI) Technical Committee auf der jährlichen CVPR verliehen. Die Preisträger werden von einem Ausschuss bestimmt, der vom TCPAMI Awards Committee ernannt wird.