极链科技「VideoNet视频内容识别挑战赛」最终排名公布

  • 日期:01-07
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8月20日,由极地链科技和复旦大学联合主办的视频网视频内容识别挑战赛最终排名揭晓。

从数据集发布到测试集结果提交截止日期,数据集测试持续了56天。参赛者积极为比赛做准备,并反复测试和训练数据集。实时排名列表中的识别准确率不断提高。截至8月12日24: 00,最高准确率为72.08%。

视频网视频内容识别挑战赛前10名名单

1 :朱桂波胡易慧王琦路李哲泽宇

2 :赵宏业

3 :王家杰

4 :史振生关曹诚梁杰

5 :孔伟杰

6 :郭庆

7 :崔志英

1 8 8 :周立刚

9 :孟玉琴

10 : 中国科学院自动化研究所的朱桂波和北京理工大学的胡易慧、王琦、卢哲、李泽宇一举获得冠军,奖金5万元。 此外,赵宏业、史振生、管程、曹梁杰等代表队分别获得二等奖和三等奖。

6月18日,视频网视频内容识别挑战赛发布了培训和验证数据集。该数据集包含353种事件、超过166种场景和214种对象,总共有近90,000个视频。其中60%是训练集,20%是验证集,20%是测试集。

截至8月12日,已有360多个团队注册,包括中国科学院、北京大学、中国科技大学等顶尖大学的团队,以及阿里巴巴、京东、华为、腾讯、大华等众多知名企业。

比赛后仍有重要事件。本次比赛将于8月26日至28日在大连举行的2019中国多媒体会议上举办一个特别论坛。经评审委员会审议后,本次竞赛的获胜者将被邀请参加论坛并在论坛上作口头报告。

近年来,随着学习技术的深入发展,出现了大量的物体、场景、人脸、动作等维度的识别技术,在各自的目标维度上取得了显著的进步。然而,目前所有的视频识别算法基本上都是针对单一维度设计的,因此不可能利用维度之间丰富的语义关联来建立模型来提高识别精度。目前,还缺乏一个包含多维标签的大规模视频数据集,为多维视频识别算法的研究提供训练和测试数据支持。

为了促进物体和场景等多维视频内容识别在人工智能和视频行业的应用,在此次视频网视频内容识别挑战中,极地链技术(Polar Chain Technology)和复旦大学联合向参与者开放了一个新的视频数据集。VideoNet数据集通过事件分类对视频进行标记,并在场景和对象的二维空间中标记出每个镜头的关键帧,充分反映了多维内容之间的语义联系。参赛者利用视频的时间维度特征以及场景、对象、视频类别等之间的多维关系。进行算法设计。通过此次竞赛,我们希望相关领域的研究人员积极参与基于VideoNet的多维视频内容识别的研究和挑战,推动多维智能识别技术在视频行业的发展和落地。

在视频网视频识别挑战赛中,参与者涵盖学术、大学、企业和其他领域。可见,视频人工智能技术的研发和实践已经得到了各界的广泛认可。随着视频产业的发展,计算机视觉技术的应用将进一步深化。极地链技术(Polar Chain Technology)将继续坚持加大对视频人工智能行业和计算机视觉的投资,努力促进视频识别领域的行业交流,赋予视频行业权力,加速更多人工智能技术在地面的应用。

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