评估在线直播中游戏技能的多模态机器学习：以 CS:GO 为例
机器学习
2023-07-25 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
在线直播是一个备受关注的新兴市场。从视频中评估游戏技能是直播服务提供商发掘有天赋玩家的一项重要任务。服务提供商需要该信息以向客户提供更定制化的推荐与服务推广。同时，由于在线直播融合了视觉、音频与文本模态，这也是一项重要的多模态机器学习任务。本研究中，我们首先识别数据集中的缺陷并手动清洗。随后我们提出若干最新端到端模型的变体以学习多模态的联合表示。通过广泛的实验，我们证明了所提方案的有效性。此外，我们发现所提模型倾向于识别用户而非学习有意义的表示。我们在结尾提出了未来工作以解决该问题。
引用
@article{arxiv.2307.12236,
title = {Multi-Modal Machine Learning for Assessing Gaming Skills in Online Streaming: A Case Study with CS:GO},
author = {Longxiang Zhang and Wenping Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.12236},
year = {2023}
}