10万奖金！VideoNet视频内容识别挑战赛来了

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本文转载自：CCF多媒体专委会

比赛简介

视频中存在着大量的物体、场景等多维度内容信息，这些维度内容之间又存在着广泛的语义联系。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，极链科技联合复旦大学共同推出了大规模多维度标注视频数据集VideoNet，并以此为基础举办首届“VideoNet视频内容识别挑战赛”。VideoNet包含逾9万段视频，总时长达4000余小时。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。竞赛鼓励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，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。

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。

更多信息请参阅竞赛网站：

http://static.videojj.com/dev/challenge-pages/index.html#/intro

评测指标

本次比赛要求参赛者对视频内容的三个维度（视频类别、物体、场景）同时进行识别，评测指标为三个维度识别准确率的加权。

具体请参见：http://static.videojj.com/dev/challenge-pages/index.html#/intro

比赛数据集

比赛数据集VideoNet包含约300类视频，约200类场景和200类物体，总视频数超过7万。其中60%作为训练集，20%作为验证集，20%作为测试集。

数据集格式与数据集下载链接请参见：http://static.videojj.com/dev/challenge-pages/index.html#/ds

比赛日程

5.31：接受注册报名

6.18：公布训练数据集

6.30：公布测试数据集，接受测试集结果提交，启动实时排名

8.1：报名截止

8.12：测试集结果提交截止

8.20：组委会验证并公布比赛最终结果

8.27-8.29：中国多媒体大会期间召开workshop

奖项设置

竞赛网站

http://static.videojj.com/dev/challenge-pages/index.html#/intro

 竞赛主席 

姜育刚，复旦大学，ygj@fudan.edu.cn 

梅〇涛，京东AI研究院，tmei@live.com

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