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| 本文作者： 亞萌 | 2017-02-16 17:39 |
雷鋒網(wǎng)按：谷歌博客今天比較忙，在發(fā)布 TensorFlow's 1.0這一重磅更新后，緊接著又發(fā)布了一條新聞：啟動一場基于YouTube-8M數(shù)據(jù)庫的視頻理解挑戰(zhàn)賽。挑戰(zhàn)賽提供了豐厚的獎金，并終將在今年的CVPR2017大會上進行展示。以下來自谷歌博客內(nèi)容，由雷鋒網(wǎng)編譯整理。
去年9月，為了促進大規(guī)模視頻理解技術(shù)的創(chuàng)新和發(fā)展，我們發(fā)布了YouTube-8M數(shù)據(jù)庫，里面包含了數(shù)百萬的視頻，而且這些視頻都被分類貼上的數(shù)千種標(biāo)簽。最近，谷歌其它團隊相繼發(fā)布了更多的數(shù)據(jù)庫，比如Open Images和YouTube-BoundingBoxes，與YouTube-8M數(shù)據(jù)庫一起，促進圖像和視頻理解技術(shù)的發(fā)展。為了促進這些目標(biāo)，今天我們正式發(fā)布升級版的YouTube-8M，并與Google Cloud Machine Learning、 kaggle.com一起合作組織一場“視頻理解挑戰(zhàn)賽”和一場以此為主題的 CVPR’17 Workshop。
最新升級版的YouTube-8M包括更加清晰、詳細(xì)的標(biāo)簽（平均每個視頻多兩倍的標(biāo)簽）和一系列干凈的視頻。除了之前發(fā)布的視覺特征之外，數(shù)據(jù)庫首次包括了預(yù)先計算的音頻特征，這是基于最先進的音頻建模架構(gòu)得來的。音視頻特征以1秒的時間粒度實時同步，這使得YouTube-8M成為了一個大型多模態(tài)的數(shù)據(jù)庫，為聯(lián)合音視（臨時的）建模提供了令人欣喜的機會。新版本的關(guān)鍵數(shù)據(jù)如下所示。
升級版YouTube-8M數(shù)據(jù)庫的可視化樹狀圖。按照24個垂直行業(yè)組織起來，包括前200個最常用的實體和每一個垂直領(lǐng)域最常用的5個實體。
樣本視頻，來自YouTube-8M數(shù)據(jù)庫里前18個高等級的垂直領(lǐng)域
我們很高興地宣布“谷歌云和YouTube-8M視頻理解挑戰(zhàn)賽”（Google Cloud & YouTube-8M Video Understanding Challenge）正式啟動，這次挑戰(zhàn)賽與谷歌云和kaggle.com一起合辦。挑戰(zhàn)賽參與者需要在使用YouTube-8M作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上，建造音視頻內(nèi)容分類模型，然后給大約70萬未見過的測試視頻貼上標(biāo)簽。這個比賽將由Google Cloud贊助，優(yōu)勝者們將獲得10萬美元的獎金（第一名獎金3萬美元，后四名分別為2.5萬、2萬、1.5萬和1萬美元）。為了讓這個比賽有更廣泛的參與度，Google Cloud也會提供一些使用優(yōu)惠，參與者可以自由選擇是否使用Google Cloud機器學(xué)習(xí)來訓(xùn)練模型和進行探索。 開源的TensorFlow代碼、執(zhí)行的一些基線分類模型、訓(xùn)練和評估腳本，如今在Github上都可以獲得了（https://github.com/google/youtube-8m/）。基于本地或云端的訓(xùn)練，請看這個說明（https://github.com/google/youtube-8m/blob/master/README.md）和指南（https://www.kaggle.com/c/youtube8m#getting-started-with-google-cloud）
2017年7月，第30屆IEEE計算機視覺與模式識別大會（CVPR 2017）將在夏威夷舉行，2017年7月26日，我們將在第一屆YouTube-8M Workshop上宣布此次挑戰(zhàn)賽的結(jié)果，并且也會舉辦由杰出研究員參加的特邀報告。Workshop上，將會對挑戰(zhàn)賽表現(xiàn)優(yōu)異者成果和一些論文進行展示。我們在此邀請研究人員們提交基于YouTube-8M所做的創(chuàng)新研究、實驗和應(yīng)用論文，也包括與上述挑戰(zhàn)賽相關(guān)的論文。
我們設(shè)計這個數(shù)據(jù)庫的時候，就考慮到規(guī)模和多元性，希望從中學(xué)到的教訓(xùn)可以推廣到很多視頻域（YouTube-8M捕捉了超過20中多樣的視頻域）。我們相信，這次挑戰(zhàn)賽可以給研究者提供更大的數(shù)據(jù)或計算集群，以前所未有的規(guī)模去探索和創(chuàng)新，從而促進研究的進步。
Via Googleblog
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