极链科技「VideoNet视频内容识别挑战赛」最终排名公布

　　8月20日,由极链科技与复旦大学联合主办的「VideoNet视频内容识别挑战赛」最终排名公布。

　　从数据集公布到测试集结果提交截止,共历时56天的数据集测试。参赛选手们积极备赛,反复对数据集进行测试和训练。实时排行榜中的识别准确率不断提升,截止8月12日24时,最高准确率定格在了72.08%。

　　以下VideoNet视频内容识别挑战赛TOP10榜单

　　第一名:朱贵波 胡益珲 王琦 卢哲 李则昱

　　第二名:赵宏烨

　　第三名:王嘉杰

　　第四名:石珍生 关城 曹亮杰

　　第五名:孔伟杰

　　第六名:郭晴

　　第七名:崔志颖

　　第八名:周立刚

　　第九名:孟语芩

　　第十名:张红蕾

　　其中来自中科院自动化所的朱贵波与来自北京工业大学的胡益珲、王琦、卢哲、李则昱组成的队伍一举夺冠,赢得五万元奖金;另有以赵宏烨,石珍生、关城、曹亮杰等为代表的队伍分别将二、三等奖收入囊中。

　　6月18日,「VideoNet视频内容识别挑战赛」公布了训练和验证数据集。该数据集包含353类事件,超过166类场景和214类物体,总视频数近9万。其中60%作为训练集,20%作为验证集,20%作为测试集。

　　截止8月12日,注册报名的队伍已经超过360支,其中参赛队伍当中有来自中科院、北京大学、中国科学技术大学等顶尖高校队伍以及来自阿里巴巴、京东、华为、腾讯、大华等众多知名企业队伍。

　　赛后仍有重头戏,本次比赛将在8月26-28日于大连举行的中国多媒体大会ChinaMM2019上举办专题论坛。经评审委员会审议后,本次比赛的优胜者将被邀请参加该论坛,并在论坛上做口头报告。

　　近年来,随着深度学习技术的发展,涌现出大量针对物体、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明显的进步。但是目前各视频识别算法基本都是针对单一维度来设计的,无法利用各维度之间存在的丰富的语义关联建立模型,提高识别准确度。当前也缺乏一个包含多维度标注的大规模视频数据集来为多维度视频识别算法研究提供训练测试数据支持。

　　为了推动物体、场景等多维度视频内容识别在人工智能与视频产业中的应用,本次VideoNet视频内容识别挑战赛,极链科技联合复旦大学对参赛者开放了全新视频数据集,VideoNet数据集对视频进行了事件分类标注,并针对每个镜头的关键帧进行了场景和物体两个维度的共同标注,充分体现了多维度内容之间的语义联系。参赛者利用视频的时间维度特征和场景、物体、视频类别等多维度之间的联系开展算法设计。通过本次比赛,我们希望相关领域研究者积极参与到基于VideoNet的多维度视频内容识别研究与挑战中来,促进多维度智能识别技术在视频产业中的发展和落地。

　　在本届「VideoNet视频识别挑战赛」中,参与者涵盖学术、高校、企业等多个领域,可以看出在视频AI的技术研发与实践方面得到了各界的广泛认可。伴随着视频产业发展,计算机视觉技术的应用将会更加深入。极链科技将继续坚持在视频AI行业和计算机视觉领域加大投入,努力推动视频识别领域的行业交流,为视频产业赋能,加速更多的AI技术应用落地。