近日,美圖公司社交產(chǎn)品事業(yè)群視覺算法組與清華大學自動化系智能視覺實驗室合作,推出了業(yè)界最大規(guī)模教程類行為數(shù)據(jù)集COIN(COmprehensive INstructional video analysis),該論文已被計算機視覺與模式識別會議CVPR 2019錄用。
?COIN數(shù)據(jù)集的概覽
教程類行為視頻(Instructional Video)可以幫助使用者獲取完成各種行為任務(wù)的知識,但是現(xiàn)有教程類行為視頻數(shù)據(jù)集在規(guī)模性和多樣性都存在較大的局限性,難以應(yīng)用于現(xiàn)實生中的復雜場景。為此,美圖公司社交產(chǎn)品事業(yè)群視覺算法組與清華大學自動化系智能視覺實驗室合作提出了名為COIN的大規(guī)模教程類數(shù)據(jù)集,用于更全面的教程類行為視頻分析。
COIN數(shù)據(jù)集采用分層結(jié)構(gòu),即第一層是領(lǐng)域(Domain)、第二層是任務(wù)(Task)、第三層是步驟(Step),其中包含與日常生活相關(guān)的11827個視頻,涉及交通工具、電器維修、和家具裝修等12個領(lǐng)域的180個任務(wù),共778個步驟。
COIN數(shù)據(jù)集的分層結(jié)構(gòu)
COIN數(shù)據(jù)集的設(shè)計人員還開發(fā)了創(chuàng)新性的標注工具,可以更高效更準確地標注視頻行為的步驟信息。此外,為了給數(shù)據(jù)集提供更準確的基準指標,數(shù)據(jù)集開發(fā)人員還使用了SSN、R-C3D等評價方法對COIN數(shù)據(jù)集進行了測評。
?COIN數(shù)據(jù)集的步驟定位準確率分析
目前,COIN數(shù)據(jù)集是業(yè)界規(guī)模最大、多樣性最豐富的教程類視頻數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集在標注結(jié)構(gòu)上采用分層的組織結(jié)構(gòu),涵蓋了多種不同類型的教程類視頻。該數(shù)據(jù)集的提出,給復雜場景下視頻動作時序定位(temporal localization)等問題的研究提供豐富的數(shù)據(jù)資源,有望加快推動視頻行為分析與理解等相關(guān)領(lǐng)域的研究。
美圖公司社交產(chǎn)品事業(yè)群視覺算法組,是美圖社交化的重要算法團隊之一。隨著“美和社交”戰(zhàn)略的發(fā)布,美圖秀秀從過去的純圖片處理軟件轉(zhuǎn)變?yōu)樯鐓^(qū)平臺。視覺算法組通過人工智能/深度學習算法,理解圖像和視頻內(nèi)容中的語義信息,為社區(qū)中推薦、搜索、反作弊和垃圾過濾等提供有力的技術(shù)支撐。幫助用戶處理圖片的同時,增加社交功能及軟件活性。
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