The Second Challenge on Cross-Domain Few-Shot Object Detection at NTIRE 2026: Methods and Results

arXiv cs.AI / 4/15/2026

💬 OpinionIdeas & Deep AnalysisModels & Research

Key Points

  • NTIRE 2026で「クロスドメイン少数ショット物体検出(CD-FSOD)」の第2回チャレンジを実施し、未見ターゲットドメインでの検出を少量アノテーション条件下で系統的に評価・促進することを目的とした。
  • 参加は登録128名・投稿総数696件と活発で、実際に参加して有効な最終結果を提出したのは19チームだった。
  • オープンソース/クローズドソースの両トラックで多様な戦略が提案され、既存手法の限界を押し上げる工夫が報告されている。
  • 本レポートでは、提出アプローチの詳細な概要と、参加チーム全体にわたる最終結果の分析が示される。

Abstract

Cross-domain few-shot object detection (CD-FSOD) remains a challenging problem for existing object detectors and few-shot learning approaches, particularly when generalizing across distinct domains. As part of NTIRE 2026, we hosted the second CD-FSOD Challenge to systematically evaluate and promote progress in detecting objects in unseen target domains under limited annotation conditions. The challenge received strong community interest, with 128 registered participants and a total of 696 submissions. Among them, 31 teams actively participated, and 19 teams submitted valid final results. Participants explored a wide range of strategies, introducing innovative methods that push the performance frontier under both open-source and closed-source tracks. This report presents a detailed overview of the NTIRE 2026 CD-FSOD Challenge, including a summary of the submitted approaches and an analysis of the final results across all participating teams. Challenge Codes: https://github.com/ohMargin/NTIRE2026_CDFSOD.