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PaddlePaddleAI大赛预测精彩

2018-08-23 18:02:36 | 来源: 民生舆情

PaddlePaddle AI大赛-预测精彩视频片段赛收官 加速算法在真实场景下的应用

近日,由百度与科赛联合发起的PaddlePaddle AI大赛-预测精彩视频片段顺利收官。经过近3个月的初赛、复赛、决赛,以及来自行业专家组成的评委团的最后评审,6支队伍最终获奖,由上海交通大学研究生林天威组成的大西瓜瓜队以65.13分夺得冠军,赢得五万元奖金,另有、冯诺依曼-旺仔等5支队伍分获二、三等奖。

PaddlePaddle AI大赛是由百度主办、科赛承办的深度学习领域竞赛,致力于深度学习工业应用以及深度学习人才培养,旨在通过竞赛的模式辅助解决行业真实问题,让AI真正应用并服务于行业。

大赛共分4场,首届竞赛任务为综艺节目精彩片段预测,自去年12月28日开赛,吸引了来自高等院校、科研单位、互联企业、创业团队、学生社团等近500人参赛。

大赛于3月13日24点截止提交模型,模型分数排名前10的队伍提交模型分数对应的K-Lab notebook报告,评审团结合10只队伍的模型分数,最终评出前三甲。据悉,大赛评审团由行业知名学者、百度专家组成,包括复旦大学计算机科学技术学院教授、博士生导师姜育刚,中国科学院深圳先进技术研究院研究员、博士生导师乔宇,百度3D视觉首席科学家、百度机器人和无人驾驶实验室负责人杨睿刚

PaddlePaddleAI大赛预测精彩

,百度视频理解团队技术负责人文石磊,以及百度PaddlePaddle团队高级研发工程师杨亚鸣。

冠军得主林天威来自于上海交通大学,目前主要研究计算机视觉领域,曾在2017 CVPR会议上举办的ActivityNet大规模视频动作理解竞赛中获得时序动作提名和时序动作检测两项任务的冠军。本次大赛提供的任务正是时序行为检测的具体应用之一,可以看到自己研究的算法在真实场景下能获得怎么样的效果,这也是林天威参加这次比赛的重要原因。

本届PaddlePaddle AI大赛聚焦于综艺节目精彩片段预测。实际上,在电视综艺的拍摄录制过程中,机位多、时间长带来了大量视频素材,后期剪辑导演面临巨大的素材筛选压力。而本次竞赛的目的之一,就是为了帮助电视综艺编导从业者对海量的拍摄素材自动标记片段,这些片段可能成为受观众喜爱的精彩片段,一定程度上辅助他们进行素材的初步粗剪,提高其生成效率与质量。

若要实现全自动标注视频精彩片段,大量的数据与模型训练尤为重要。在此次比赛中,百度BROAD(Baidu Research Open-Access Dataset)数据集为选手提供了丰富的数据支持。BROAD是百度在2017年百度世界大会上推出的数据集。其中,视频精彩片段数据集囊括1500个来自爱奇艺的长视频,总时长约1200小时,并从中手动收取出18000个精彩小视频,同时能够提供视频帧的图片特征序列,是全球首创的公开精彩片段标注数据集。

大赛全程在科赛的K-Lab中进行,包括加载BROAD数据集、模型训练、调用PaddlePaddle,为参者提供了统一便捷的计算环境,最低门槛的参赛建模;此外,复赛阶段还免费提供百度云深度学习开发卡的GPU算力,直接打开K-Lab即可使用,无需任何安装或申请,为参赛者提供更强的算力,显著提升了参赛者模型的分数。

人工智能时代,人才、算法、数据、计算资源都是是行业的关键。PaddlePaddle AI大赛不仅提供了开源深度学习框架PaddlePaddle、开放的BROAD数据集供开发者使用,更是提供了GPU资源供复赛选手使用。资源的支持有利于加速培养深度学习领域人才,进一步推动人工智能技术的发展,让人工智能更快更好得落地,影响行业、生活的方方面面。

据悉,PaddlePaddleAI大赛颁奖仪式将在4月20日百度AI开发者实战营北京站举行,大赛冠军林天威将在现场分享技术研究心得。同时,PaddlePaddle AI大赛智能问答也将在4月中旬同步开启。

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