2018年 ActivityNet 大规模活动识别挑战赛综述
计算机视觉与模式识别
2018-08-24 v2
摘要
第三届年度 ActivityNet 大规模活动识别挑战赛作为 CVPR 2018 的全天 workshop 举办，聚焦于从用户生成视频（如网络视频门户中的视频）中识别日常生活、高层、目标导向的活动。2018 年挑战赛主办了六项多样任务，旨在推进视频语义视觉理解的极限，并将视觉内容与人类描述相桥接。其中三项任务基于 ActivityNet 数据集，该数据集于 CVPR 2015 引入并按语义分类法分层组织。这些任务侧重于以提议、类标签和描述的形式在时间上追踪活动证据。在本届挑战赛中，我们主办了三项特邀任务以丰富对视频中视觉信息的理解。特邀任务聚焦于大规模活动识别问题的互补方面，并涉及三个具挑战性且近期编纂的数据集：来自 Google DeepMind 的 Kinetics-600 数据集、来自 Berkeley 与 Google 的 AVA 数据集，以及来自 MIT 与 IBM Research 的 Moments in Time 数据集。
引用
@article{arxiv.1808.03766,
title = {The ActivityNet Large-Scale Activity Recognition Challenge 2018 Summary},
author = {Bernard Ghanem and Juan Carlos Niebles and Cees Snoek and Fabian Caba Heilbron and Humam Alwassel and Victor Escorcia and Ranjay Krishna and Shyamal Buch and Cuong Duc Dao},
journal= {arXiv preprint arXiv:1808.03766},
year = {2018}
}
备注
CVPR Workshop 2018 challenge summary