EventNet 1.1 版技术报告
计算机视觉与模式识别
2016-09-13 v2
摘要
EventNet 是一个大规模视频语料库和事件本体，包含 500 个事件及其关联的事件特定概念。为提高当前 EventNet 的质量，我们执行了以下步骤并推出 EventNet 1.1 版：(1) 人工验证所有视频的事件标签正确性；(2) 通过将每个事件中来自同一 YouTube 用户的视频数量上限限制为 3，消除 YouTube 用户偏差；(3) 移除当前无法在线访问的视频；(4) 移除属于多个事件类别的视频。经过上述处理后，部分事件可能仅包含少量视频，因此我们为这些事件爬取了更多视频，以确保每个事件包含超过 50 个视频。最终，EventNet 1.1 版包含 67,641 个视频、500 个事件和 5,028 个事件特定概念。此外，我们使用 EventNet 1.1 版通过微调 AlexNet 训练了一个用于事件分类的卷积神经网络 (CNN) 模型。然后，我们使用训练好的 CNN 模型提取 FC7 层特征，并为每个事件特定概念使用线性 SVM 训练二分类器。我们相信这一新版本的 EventNet 将显著促进计算机视觉和多媒体领域的研究，并将在未来将其上线供公众下载。
引用
@article{arxiv.1605.07289,
title = {EventNet Version 1.1 Technical Report},
author = {Dongang Wang and Zheng Shou and Hongyi Liu and Shih-Fu Chang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1605.07289},
year = {2016}
}