计算机视觉研究与应用创新论坛之 爱奇艺视频标注技 …

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1、计算机视觉研究与应用创新论坛之爱奇艺视频标注技术挑战赛方案V1.0北京爱奇艺科技有限公司2016/3/15目录一、比赛目标2二、组织单位2三、参赛对象3四、参赛方式3五、赛事的具体组织方式3六、赛事数据集的使用4七、赛事的任务设置4八、比赛任务的性能评价方法4九、比赛任务的提交格式5十、奖项设置6十一、挑战赛论坛6十二、知识产权6附：视频标签识别样例图6计算机视觉研究与应用创新论坛之爱奇艺视频标注技术挑战赛方案一、比赛目标在图像视频数量爆炸式增长的今天，如何快速准确地分析识别海量图像视频数据具有重要的研究意义和广阔的市场前景。近年来，随着深度学习理论的

2、迅猛发展，我国计算机视觉研究出现了一批有代表性的高水平成果，并在国际上发挥着越来越重要的影响。如PASCALVOC，LFW，ILSVRC，MSCOCO等图像识别竞赛，机器识别人脸、物体的性能在某些特定领域接近甚至超过了人类。但是对于视频分析标注与语义理解还处在初级阶段，视频感知面临着更大的机遇与挑战。视频标签类别是视频的一个重要的属性，利用该信息可以快速、准确地检索感兴趣的视频，同时也有利于对用户进行个性化推荐。传统的视频标注，需要大量的人工处理（打点标注），费时费力。对海量视频进行智能分析，实现自动化标注，可以节省大量人力物力成本，有效提高视频生产效

3、率和标签质量。视频标注技术挑战赛旨在提高智能视频图像分析技术的研究水平，推动计算机视觉学科及相关产业的发展，促进智能视频图像分析技术在企业实际需求中的应用。本竞赛的任务是：通过计算机算法程序对输入视频进行自动标签识别，输出该视频的所属标签类别，如音乐、舞蹈、曲艺、篮球、赛车、游戏等预先定义的20个视频标签类别。衷心希望国内外学术界和工业界的研究人员踊跃参加，架起学术界与工业界之间的沟通桥梁，促进我国计算机视觉研究与应用的水平的发展。二、组织单位本次赛事由中国计算机学会计算机视觉专委会（CCFCV）和中国图像视频大数据创新产业联盟主办，由计算机视觉研究与

4、应用创新论坛（RACV）和北京爱奇艺技术有限公司共同承办。专家评审团成员由爱奇艺公司邀请公司和业内权威人士组成。三、参赛对象1.各培养单位正式注册教师、在读研究生以及博士生。2.国内各研究团体、企事业单位。四、参赛方式以个人或团队方式均可通过邮件方式报名参赛,每个参赛队伍人员不限。发送参赛队报名信息至videotag@qiyi.com表1、RACV2016视频标注技术挑战赛参赛队报名表参赛队英文队名：联系人邮箱：手机：参赛人1姓名：单位：参赛人2姓名：单位：参赛人3姓名：单位：参赛人4姓名：单位：参赛人5姓名：单位：五、赛事的具体组织方式视频标注技术挑

5、战赛拟采用的组织方式为爱奇艺公司提供训练、验证和测试数据,参赛队提交视频标签自动识别结果和Linux可执行代码，组委会通过可执行代码验证结果,根据有效的视频标签识别精度评出名次。具体赛程如下：表2、RACV2016视频标注技术挑战赛比赛日程时间任务3月21日组委会在RACV网站公布比赛任务、参赛办法和评比方式3月22日~4月15日参赛队伍报名及邮件资格确认。认证通过的参赛队可下载训练和验证数据，准备比赛。4月18日~8月1日组委会公布测试数据，开始比赛（截止时间8月1日23点59分）。每个队最多提交10组结果及2组可执行代码。8月2日~8组委会验证各队

6、代码执行结果，根据有效的视频标签月15日识别精度评出名次（运行时间将作为参考，但不作为比赛成绩）。9月18日~9月20在中国计算机视觉研究与应用创新论坛，召开workshop，获胜队报告参赛技术论文。组委会和爱奇艺公司颁发奖励和证书。六、赛事数据集的使用本次比赛的数据来源于爱奇艺公司的UGC用户短视频。数据集具有如下特点：l视频分辨率D1(720*576)l视频长度1~5分钟l视频格式mp4l视频内容包括音乐、舞蹈、曲艺、篮球、赛车、游戏等预先定义的20个视频标签类别。每个标签类型有2000个训练视频，500个验证视频；500个测试视频，共计6万个视频

7、，约5000小时视频。七、赛事的任务设置视频标注竞赛的任务是：通过计算机算法程序对输入视频进行自动标签识别，输出该视频的所属标签类别，包括：音乐、舞蹈、曲艺、篮球、赛车、游戏等预先定义的20个视频标签类别(为了提高性能，允许参赛队使用计算机视觉、OCR文字识别、音频识别等多特征及融合方法)。表3、RACV2016视频标注技术挑战赛视频标签识别（ID，标签名）1，音乐8，篮球12，美食16，游戏2，舞蹈9，足球13，健康17，恶搞3，娱乐10，赛车14，幼儿教育18，动漫4，影视11，网球15，社会民生19，科技5，相声小品20，车展6，曲艺7，魔术八、

8、比赛任务的性能评价方法l视频标签识别针对比赛任务,在数据集的每个视频Vi上识别出该视频的标签类