VidHarm：基于视频片段的有害内容检测数据集
计算机视觉与模式识别
2022-09-07 v4
摘要
自动识别视频中的有害内容是一项具有广泛应用的重要任务。然而，缺乏专业标注的开放数据集。本文提出VidHarm，一个由专业人员标注的3589个电影预告片视频片段组成的开放数据集。我们对数据集进行分析，揭示了片段级与预告片级标注之间的关系等发现。在该数据集上训练音视联合模型，并深入研究了建模选择。结果表明，结合视觉与音频模态、在大规模视频识别数据集上预训练以及类别平衡采样可大幅提升性能。最后，使用判别探测考察了训练模型的偏差。VidHarm公开可用，更多细节见：https://vidharm.github.io
引用
@article{arxiv.2106.08323,
title = {VidHarm: A Clip Based Dataset for Harmful Content Detection},
author = {Johan Edstedt and Amanda Berg and Michael Felsberg and Johan Karlsson and Francisca Benavente and Anette Novak and Gustav Grund Pihlgren},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.08323},
year = {2022}
}