VIS goes ACM MM 2025
1 November 2025
Zum dritten Mal in Folge war unser Institut (VIS) auf der ACM Multimedia vertreten. Diesmal haben wir bei der Konferenz in Dublin zu zwei Bereichen beigetragen: der Mitorganisation eines Workshops zur UAV-basierten Multimedia-Analyse und dem ersten Platz in der GroMo Challenge zum Multi-View Plant Phenotyping.
In diesem Jahr war Fabian Deuser Mitorganisator des 3rd Workshop on UAVs in Multimedia: Capturing the World from a New Perspective (UAVM) und half damit, einen der thematischen Tracks der Konferenz mitzugestalten. Der Workshop bot zwei Keynote-Vorträge von Daniel-André Dücker (Technische Universität München) und Zhedong Zheng (University of Macau), die sich mit Unterwasserrobotik, luftgestützter räumlicher Intelligenz sowie den Herausforderungen autonomer Wahrnehmung in GPS-losen oder visuell beeinträchtigten Umgebungen befassten. Der Workshop stieß auf großes Interesse: Für die Research Challenge waren mehr als 100 Teams registriert, und 14 Beiträge wurden angenommen. UAVM dient als eigenes Forum für drohnenbasierte Multimedia-Forschung und deckt die Verarbeitung von Luftbildern und -videos, maschinelles Lernen für UAV-Daten, Schwarmkoordination sowie UAV-gestützte Anwendungen ab. Innerhalb der ACM Multimedia bringt er Forschende und Praktiker zusammen, die an den Herausforderungen und Möglichkeiten arbeiten, die entstehen, wenn UAVs zur zentralen Plattform für die Erfassung und Interpretation großflächiger visueller Daten werden.
Darüber hinaus erzielte unser Institut auf der ACM MM 2025 einen herausragenden Forschungserfolg in der GroMo Challenge im Bereich Precision Agriculture. Robin-Nico Kampa präsentierte die Arbeit „ViewSparsifier: Killing Redundancy in Multi-View Plant Phenotyping“, die einen robusten Ansatz zum Umgang mit Redundanz zwischen Ansichten in Multi-View-Pflanzenaufnahmen vorstellt. Die Methode kombiniert eine gezielte Auswahl von Ansichten mit Transformer-basierter Feature-Fusion, um aus stark überlappenden Kameraperspektiven kompakte und aussagekräftige Repräsentationen zu gewinnen. Der Ansatz gewann den ersten Platz in beiden Teilaufgaben der Challenge, Plant Age Prediction und Leaf Count Estimation, zeigte eine starke Generalisierung über mehrere Nutzpflanzen hinweg und leistet damit einen wesentlichen Beitrag zum skalierbaren, automatisierten Plant Phenotyping.
Der GroMo Workshop widmete sich der Weiterentwicklung von Smart-Farming-Technologien für die Zukunft und stellte heraus, wie KI-gestützte Verfahren Effizienz und Nachhaltigkeit in der Agrarforschung steigern können. Die Diskussionen beleuchteten neue Richtungen im Plant Phenotyping, darunter den Einsatz generativer KI, um künftige Wachstumsstadien von Pflanzen auf Basis visueller Beobachtungen vorherzusagen und zu simulieren. Diese vorausschauende Perspektive unterstreicht die wachsende Bedeutung von maschinellem Lernen und generativer Modellierung für den Aufbau autonomer, dateneffizienter Systeme in der digitalen Landwirtschaft.
Zusammen verdeutlichen die Workshop-Organisation des VIS und der Siegerbeitrag zur GroMo Challenge die aktive Rolle des Instituts in der ACM-Multimedia-Community.
The 3rd Workshop on UAVs in Multimedia: Capturing the World from a New Perspective
Tingyu Wang, Yujiao Shi, Fabian Deuser, Shaofei Huang, Guosheng Hu, Si Liu, Zhedong Zheng, Roger Zimmermann
ViewSparsifier: Killing Redundancy in Multi-View Plant Phenotyping
Robin-Nico Kampa, Fabian Deuser, Konrad Habel, Norbert Oswald
