近日,VideoNet視頻內(nèi)容識別挑戰(zhàn)賽正式接受注冊報名。此次比賽將面向全國科研院所和企業(yè)人員,值得一提的是,為了推動物體、場景等多維度視頻內(nèi)容識別在人工智能與視頻產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用,2019極鏈科技VideoNet視頻內(nèi)容識別挑戰(zhàn)賽,將面向參賽者開放出由極鏈科技與復(fù)旦大學(xué)聯(lián)合推出的全新視頻數(shù)據(jù)集VideoNeT,該數(shù)據(jù)集包含353類事件,超過200類場景和200類物體,總視頻數(shù)達到9萬。其中60%作為訓(xùn)練集,20%作為驗證集,20%作為測試集。通過此次挑戰(zhàn)賽,參賽者不但可以獲得海量的數(shù)據(jù)集,還可以與全球最優(yōu)秀的AI人才同臺競技,與行業(yè)頂尖專家交流學(xué)習。在AI建設(shè)上滿足學(xué)術(shù)界對高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的需求,推進人工智能在科研與商業(yè)領(lǐng)域的結(jié)合,促進人工智能研發(fā)人員共同探索前沿領(lǐng)域的技術(shù)突破及應(yīng)用創(chuàng)新,以此形成新一代視頻識別算法評測標準。

視頻中存在著大量的物體、場景等多維度內(nèi)容信息,這些維度內(nèi)容之間又存在著廣泛的語義聯(lián)系。近年來,隨著深度學(xué)習技術(shù)的發(fā)展,涌現(xiàn)出大量針對物體、場景、人臉、動作等維度的識別技術(shù),在各自的目標維度上取得了明顯的進步。但是目前各視頻識別算法基本都是針對單一維度來設(shè)計的,無法利用各維度之間存在的豐富的語義關(guān)聯(lián)建立模型,提高識別準確度。當前也缺乏一個包含多維度標注的大規(guī)模視頻數(shù)據(jù)集來為多維度視頻識別算法研究提供訓(xùn)練測試數(shù)據(jù)支持。

為了推動物體、場景等多維度視頻內(nèi)容識別在人工智能與視頻產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用,極鏈科技聯(lián)合復(fù)旦大學(xué)共同推出了大規(guī)模多維度標注視頻數(shù)據(jù)集VideoNet,并以此為基礎(chǔ)舉辦首屆“VideoNet視頻內(nèi)容識別挑戰(zhàn)賽”。VideoNet包含逾9萬段視頻,總時長達4000余小時。VideoNet數(shù)據(jù)集對視頻進行了事件分類標注,并針對每個鏡頭的關(guān)鍵幀進行了場景和物體兩個維度的共同標注,充分體現(xiàn)了多維度內(nèi)容之間的語義聯(lián)系。我們鼓勵參賽者利用視頻的時間維度特征和場景、物體、視頻類別等多維度之間的聯(lián)系開展算法設(shè)計。通過本次比賽,我們希望相關(guān)領(lǐng)域研究者積極參與到基于VideoNet的多維度視頻內(nèi)容識別研究與挑戰(zhàn)中來,促進多維度智能識別技術(shù)在視頻產(chǎn)業(yè)中的發(fā)展和落地。

當前,人工智能市場需求日益增多,投資風口持續(xù)擴張,也為這一領(lǐng)域帶來了更多的希望。國家屢次推出對人工智能行業(yè)的大力扶持政策,技術(shù)型人才也在不斷增長。視頻內(nèi)容識別已經(jīng)成為了人工智能領(lǐng)域的重點發(fā)展方向,未來,也將有更多的技術(shù)型人才加入這個領(lǐng)域,共同打造可持續(xù)的AI科研新生態(tài)。極鏈科技誠邀全國各地的學(xué)者、人工智能從業(yè)者、學(xué)生、科研機構(gòu)、創(chuàng)業(yè)團隊一起加入進來,驅(qū)動未來場景新經(jīng)濟的高速發(fā)展。

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Fred

baiyan

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