Mark Everingham奖
Mark 奖的设立是为了纪念在 2012 去世的 Mark Everingham，他在 The PASCAL Visual Object Classes （VOA）数据集做出主要贡献，也是该比赛项目的发起人。同时，Mark 奖的设立也是为了激励后来者在计算机视觉领域做出更多贡献。
今年第一位获得 PAMI Mark Everingham 奖的是 Antonio Torralba 和多数据集的合作者，为了表彰他们持续了十多年定期发布新的数据集和创建这些数据集的新方法。 这些数据集包含 Tiny images，SUN／SUN－3D，MIT－Places，创建数据集新方法的工具包括 LabelMe，它们已经在视觉领域影响深远。
今年第二位获得 PAMI Mark Everingham 奖的是 COLMAP SFM 和 MVS 软件库的提出人 Johannes Schonberger，以表彰他为 3D 重建图像提出的一个开源的端到端 pipeline，并为之提供的支持、开发与编写文档。这些软件库已经变成了运动结构和立体多视图的参考软件。
PAMI Mark Everingham 奖是一个社区驱动的奖，可以按如下方式提供候选人名单。
Demo奖
获奖论文：Inter－Homines： Distance－Based Risk Estimation for Human Safety
简介：作者建议在风险监控区域内，通过摄像头对风险进行监控。本文的系统在人与人之间，通过分析视频流，实时评估监控区域内的传染风险：它能够在三维空间中定位人，计算人际距离，并通过构建监控区域的动态地图来预测风险水平。在公共和私人拥挤的区域内，人与人之间既可以在室内也可以在室外工作。该软件适用于工业 PC 上已安装的摄像头或低成本摄像头，并配备额外的嵌入式 edge AI 系统进行临时测量。在人工智能方面，我们基于最先进的计算机视觉算法，通过单应变换，开发了一个鲁棒的管道，用于在地平面上进行实时人的检测和定位；它是人检测器和姿势估计器的结合。在风险建模方面，我们提出了一个时空动态风险估计的参数模型，该模型经流行病学家验证，可以通过预测现场的风险水平，对社会距离预防措施的接受程度进行安全监测。
