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我系赵旭副教授团队获ActivityNet竞赛两项冠军
发表时间:2017-08-29 阅读次数:1809次

        国际计算机视觉与模式识别顶级会议CVPR 2017于7月21-26 日在美国夏威夷召开,会上举行的各类challenge在近期也纷纷落下帷幕。其中,CVPR’17 上举办的 ActivityNet Large Scale Activity Recognition Challenge中,来自上海交通大学计算机视觉实验室的团队(自动化系研究生林天威,导师赵旭副教授;合作者:哥伦比亚大学寿政博士),获得了未修剪视频序列时序动作提名(Temporal Action Proposal)和时序动作定位(Temporal Action Localization)两项任务的冠军。

        理解视频中人的动作和行为,是计算机视觉领域的挑战性问题,也是视频内容理解的关键,极具应用前景。ActivityNet挑战赛旨在催生视频行为理解的新算法和新技术,是目前视频行为理解领域数据规模最大、最具影响力的技术竞赛,已成功举办三届,吸引了全球计算机视觉领域诸多强队积极参赛。 

        ActivityNet是目前视频动作分析方向最大的数据集。目前ActivityNet数据集的版本为1.3,包括20000个Youtube 视频(训练集包含约10000个视频,验证集和测试集各包含约5000个视频),共计约700小时的视频,平均每个视频上有1.5个动作案例,涵盖了共200个动作类别。今年的比赛数据在规模、多样性和自然度(用户生成的视频)上较往年均有显著提升,比赛任务也由去年的两项增加到了五项,包括:未修剪视频动作分类、修剪视频动作识别(Kinetics数据)、时序动作片段候选提名、时序动作定位、视频事件检测和描述。围绕上述5项竞赛任务,今年的挑战赛吸引了来自全球四大洲14个国家、42个团队参赛,最终我系赵旭副教授带领的团队获得了其中两项任务的冠军。本次冠军方案分享请见:https://zhuanlan.zhihu.com/p/28043013

 

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