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        阿里用AI為視頻加標簽做分類 準確率87.41%奪LSVC 2017冠軍

          近日,大規(guī)模視頻分類比賽ACM MM LSVC公布了本年度最佳成績,阿里巴巴iDST團隊憑借平均準確率87.41%奪得冠軍。

        阿里用AI為視頻加標簽做分類 準確率87.41%奪LSVC 2017冠軍

          ACM MM是全球頂級的機器視覺會議,LSVC作為ACM MM的重要一部分,全稱為Large-Scale Video Classification Challenge,主要考驗參賽隊伍在大規(guī)模視頻分類算法方面的能力。

          比賽數據集包含了來自Youtube的大約16萬的視頻,一共8000個小時。需要參賽隊伍對視頻中的500類內容做出識別,包含社會事件(如:橄欖球比賽)、物體(如:熊貓)、場景(如海灘)、動作(如:制作蛋糕)。

          視頻分類算法涉及到非常多的技術,包括視頻幀特征提取(frame feature extraction)、視頻幀特征集成(frame feature aggregation)、多模態(tài)的視頻信息提取(視頻畫面、語音、物體運動、場景等模態(tài))等方面。

        阿里用AI為視頻加標簽做分類 準確率87.41%奪LSVC 2017冠軍

          iDST官網上的“視頻標簽預測”DEMO

          阿里巴巴iDST團隊采用了inception-resnet-v2 和 Squeeze-and-Excitation Networks 對視頻幀特征進行提取,并且采用NetVLAD對提取到的視頻幀特征進行集成。結合多模態(tài)信息的融合之后,單模型在驗證集上的平均準確率達到了84.85%,融合多模型達到87.41%。

          此外,大規(guī)模的視頻處理能力也是比賽考驗的重要方面。阿里巴巴iDST擁有一個強大的視頻分析平臺,可處理來自優(yōu)酷土豆的百萬量級的視頻。這為高效地對LSVC數據集提取特征進行實驗提供了幫助。

        阿里用AI為視頻加標簽做分類 準確率87.41%奪LSVC 2017冠軍

          iDST官網上的“目標檢測”DEMO

          據阿里巴巴iDST視頻算法高級專家劉揚介紹,這些視頻分析算法目前已應用在包括優(yōu)酷、土豆、UC、閑魚等在內的多個業(yè)務中,有效改善了用戶在視頻搜索、推薦、編輯等方面的體驗。“我們正在將這樣的能力集成到阿里云ET上對外服務”。

          作為阿里巴巴對外技術輸出的窗口,阿里云目前提供了從計算能力、開發(fā)框架、基礎AI能力到行業(yè)全局智能在內的整套服務。

          iDST全稱Institute of Data Science & Technologies,是阿里巴巴內部的尖端研究機構,專注于AI領域的前沿性研究。由金榕、任小楓、華先勝、司羅等知名科學家領導。在ACM MM中,阿里巴巴亦有三篇論文入選。

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