TRECVID 2022 评测视频检索任务综述
人工智能
2023-06-26 v1 计算机视觉与模式识别
信息检索
摘要
TREC 视频检索评测（TRECVID）是一项 TREC 风格的视频分析与检索评测，旨在通过由计量学支持的开放式、基于任务的评测，推动从数字视频中基于内容进行信息利用与检索的研究与开发进展。在过去二十一年中，该工作增进了对系统如何有效完成此类处理以及应如何可靠地对其性能进行基准测试的理解。TRECVID 由 NIST（美国国家标准与技术研究院）及其他美国政府机构资助。此外，全球众多组织与个人贡献了大量时间与精力。TRECVID 2022 规划了以下六项任务：临时视频检索、视频到文本描述生成、灾害场景描述与索引、长视频中的活动、深度视频理解以及电影摘要。今年共有来自全球各研究机构的 35 支队伍报名参与该评测活动。本文介绍了这些任务、所用数据集、评测框架与指标，以及高层次的成果概览。
引用
@article{arxiv.2306.13118,
title = {An overview on the evaluated video retrieval tasks at TRECVID 2022},
author = {George Awad and Keith Curtis and Asad Butt and Jonathan Fiscus and Afzal Godil and Yooyoung Lee and Andrew Delgado and Eliot Godard and Lukas Diduch and Jeffrey Liu and Yvette Graham and Georges Quenot},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.13118},
year = {2023}
}
备注
arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2104.13473, arXiv:2009.09984