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依圖奪得“大規(guī)模復雜場景人體視頻解析”挑戰(zhàn)賽行為識別冠軍
2020-08 來源：依圖科技? 作者：上海安全防范報警協(xié)會
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近日，在由全球多媒體領(lǐng)域頂級學會ACM MM主辦的“大規(guī)模復雜場景人體視頻解析”挑戰(zhàn)賽中，依圖算法奪得第一，評價指標wf-mAP@avg達0.26，將以往學術(shù)界中的基準算法提升了近3倍，以絕對優(yōu)勢奪得“行為識別”賽道冠軍。
行為識別是指以人為基礎(chǔ)單位，只分析人的行為，關(guān)注單人的動作以及多人的動作。這項技術(shù)正在智能城市、安全生產(chǎn)、智能商業(yè)、智慧娛樂等社會生產(chǎn)生活的方方面面起到作用，比如實時檢測工人是否遵循操作流程生產(chǎn)作業(yè)以防暴力分揀、針對短視頻中人的行為進行摘要理解從而自動為用戶推薦視頻。
學術(shù)界以往常用f-mAP@avg來作為行為識別的評價指標，此次競賽采用的評價指標wf-mAP@avg更注重對難度較大的擁擠場景的考察和少見動作的識別，同時對于人體框的定位精確性要求也更高。
由于挑戰(zhàn)賽是首次舉辦，參賽團隊在賽前無法獲取識別的類別、數(shù)據(jù)集的大小和識別的具體需求。在不到兩個月里，依圖將算法與場景進行深度結(jié)合，從視頻中自動提取到了準確豐富的場景信息，并借助多年來的算法積淀和對行業(yè)場景的理解等“先驗知識”，對特定的14類任務進行了深度算法優(yōu)化。
在此基礎(chǔ)上，依圖團隊在僅使用單模型的情況下，取得了優(yōu)于其他團隊使用復雜多模型融合策略取得的成績。同時，這也意味著依圖仍可以進一步通過融合多個模型提升算法性能。
目前，依圖行為識別算法的性能仍在持續(xù)迭代，實際運用該技術(shù)落地實戰(zhàn)的項目難度已遠超比賽的數(shù)據(jù)集。未來，依托于高性能自研AI芯片，依圖將加速AI技術(shù)落地、解鎖更多城市生產(chǎn)生活場景。
關(guān)于 ACM MM Grand Challenge
ACM是全球最大的計算機領(lǐng)域?qū)I(yè)性學術(shù)組織，其評選的圖靈獎（A.M.Turing Award）被公認為世界計算機領(lǐng)域的諾貝爾獎。而ACM MM是全球多媒體領(lǐng)域的頂級會議，屬中國計算機學會（CCF）指定的A類國際會議。
在此次比賽中，包括亞馬遜、騰訊、大華科技、中山大學等上百支隊伍參與了超過56000個復雜事件下的人體行為解析。該比賽也是行為識別方向最接近真實場景的大規(guī)模挑戰(zhàn)賽。
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