面向视频拷贝检测的特征兼容渐进学习
计算机视觉与模式识别
2023-05-15 v2
摘要
视频拷贝检测（VCD）旨在识别未经授权或重复的视频内容实例。本文给出我们于Meta AI视频相似度挑战赛（VSC22，CVPR 2023）获亚军方案。为参与该挑战，我们提出面向VCD的特征兼容渐进学习（FCPL）。FCPL训练产生相互兼容特征的多类模型，即多个不同模型导出的特征可直接相互比较。我们发现该相互兼容性实现了特征集成。通过实施渐进学习并利用带标签的真实配对，我们有效逐步提升性能。实验结果证明了所提FCPL优于其他竞争者。我们的代码见https://github.com/WangWenhao0716/VSC-DescriptorTrack-Submission与https://github.com/WangWenhao0716/VSC-MatchingTrack-Submission。
引用
@article{arxiv.2304.10305,
title = {Feature-compatible Progressive Learning for Video Copy Detection},
author = {Wenhao Wang and Yifan Sun and Yi Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.10305},
year = {2023}
}
备注
The second place solutions for both tracks of Meta AI Video Similarity Challenge (VSC22), CVPR 2023