深兰科技-ACM MM 2020视频目标检测挑战赛冠军方案分享.doc

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2020-10-16 发布于上海
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深兰科技|ACM MM 2020视频目标检测挑战赛冠军方案分享 ACM MM 2020 ACM MM(ACM International Conference on Multimedia, 国际多媒体会议)是ACM多媒体领域的顶级会议，涵盖多个新兴领域，致力于推动多媒体的研究和应用，包括但不限于图像，文本，音频，语音，音乐，传感器和社交数据。自1993年首次召开以来，ACM MM每年召开一次，ACM MM 2020会议于10月12日至16日在美国西雅图举办。来自深兰科技北京 AI 研发中心的 DeepBlueAI 团队斩获了视频目标检测赛道的冠军，我们可以通过这篇文章来了解一下 DeepBlueAI 团队的解决方案。赛题介绍尽管计算机视觉的必威体育精装版进展有效地提高了多媒体系统的性能，但仍然不能明确回答一个核心问题：机器是否理解视频中发生的事情，分析结果是否可以被人类用户解释？为了推动上述问题的研究，新加坡国立大学推出VidOR数据集。该数据集包含10,000个从YFCC100M[2]数据集中筛选的视频(98.6小时)，80个类别的目标(例如成人、狗、玩具)和50个类别的关系(例如旁边、观看、保持)标注；同时举办Video Relation Understanding[1]竞赛，该竞赛同时是ACM Multimedia 2020 Grand Challenge中的竞赛任务。视频目标检测(Video Relation Understanding: Video Object Detection)作为基于VidOR数据集的竞赛任务。要求参与者开发鲁棒的目标检测器，该检测器需要不仅可以在每个视频帧中使用检测框定位目标，还需要将指示同一目标实体的检测框链接到轨迹中。这将帮助机器在视频级别理解目标实体的身份和动态，还可以使需要细粒度视频理解的许多应用程序受益。