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| 本文作者： 亞萌 | 2017-02-16 17:39 |
雷鋒網按：谷歌博客今天比較忙，在發布 TensorFlow's 1.0這一重磅更新后，緊接著又發布了一條新聞：啟動一場基于YouTube-8M數據庫的視頻理解挑戰賽。挑戰賽提供了豐厚的獎金，并終將在今年的CVPR2017大會上進行展示。以下來自谷歌博客內容，由雷鋒網編譯整理。
去年9月，為了促進大規模視頻理解技術的創新和發展，我們發布了YouTube-8M數據庫，里面包含了數百萬的視頻，而且這些視頻都被分類貼上的數千種標簽。最近，谷歌其它團隊相繼發布了更多的數據庫，比如Open Images和YouTube-BoundingBoxes，與YouTube-8M數據庫一起，促進圖像和視頻理解技術的發展。為了促進這些目標，今天我們正式發布升級版的YouTube-8M，并與Google Cloud Machine Learning、 kaggle.com一起合作組織一場“視頻理解挑戰賽”和一場以此為主題的 CVPR’17 Workshop。
最新升級版的YouTube-8M包括更加清晰、詳細的標簽（平均每個視頻多兩倍的標簽）和一系列干凈的視頻。除了之前發布的視覺特征之外，數據庫首次包括了預先計算的音頻特征，這是基于最先進的音頻建模架構得來的。音視頻特征以1秒的時間粒度實時同步，這使得YouTube-8M成為了一個大型多模態的數據庫，為聯合音視（臨時的）建模提供了令人欣喜的機會。新版本的關鍵數據如下所示。
升級版YouTube-8M數據庫的可視化樹狀圖。按照24個垂直行業組織起來，包括前200個最常用的實體和每一個垂直領域最常用的5個實體。
樣本視頻，來自YouTube-8M數據庫里前18個高等級的垂直領域
我們很高興地宣布“谷歌云和YouTube-8M視頻理解挑戰賽”（Google Cloud & YouTube-8M Video Understanding Challenge）正式啟動，這次挑戰賽與谷歌云和kaggle.com一起合辦。挑戰賽參與者需要在使用YouTube-8M作為訓練數據庫的基礎上，建造音視頻內容分類模型，然后給大約70萬未見過的測試視頻貼上標簽。這個比賽將由Google Cloud贊助，優勝者們將獲得10萬美元的獎金（第一名獎金3萬美元，后四名分別為2.5萬、2萬、1.5萬和1萬美元）。為了讓這個比賽有更廣泛的參與度，Google Cloud也會提供一些使用優惠，參與者可以自由選擇是否使用Google Cloud機器學習來訓練模型和進行探索。 開源的TensorFlow代碼、執行的一些基線分類模型、訓練和評估腳本，如今在Github上都可以獲得了（https://github.com/google/youtube-8m/）。基于本地或云端的訓練，請看這個說明（https://github.com/google/youtube-8m/blob/master/README.md）和指南（https://www.kaggle.com/c/youtube8m#getting-started-with-google-cloud）
2017年7月，第30屆IEEE計算機視覺與模式識別大會（CVPR 2017）將在夏威夷舉行，2017年7月26日，我們將在第一屆YouTube-8M Workshop上宣布此次挑戰賽的結果，并且也會舉辦由杰出研究員參加的特邀報告。Workshop上，將會對挑戰賽表現優異者成果和一些論文進行展示。我們在此邀請研究人員們提交基于YouTube-8M所做的創新研究、實驗和應用論文，也包括與上述挑戰賽相關的論文。
我們設計這個數據庫的時候，就考慮到規模和多元性，希望從中學到的教訓可以推廣到很多視頻域（YouTube-8M捕捉了超過20中多樣的視頻域）。我們相信，這次挑戰賽可以給研究者提供更大的數據或計算集群，以前所未有的規模去探索和創新，從而促進研究的進步。
Via Googleblog
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