Google for Developers Korea Blog: 업데이트된 YouTube-8M과 제2회 YouTube-8M 대용량 동영상 이해 챌린지 및 워크샵을 소개합니다

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업데이트된 YouTube-8M과 제2회 YouTube-8M 대용량 동영상 이해 챌린지 및 워크샵을 소개합니다

2018년 7월 12일 목요일

.post-body span { white-space: normal !important; } 게시자: Joonseok Lee, Google AI 소프트웨어 엔지니어
Kaggle과 함께 최초의 YouTube-8M 대용량 동영상 이해 챌린지를 조직했으며, 60개국 946명으로 구성된 742개 팀들이 동영상 수준 레이블을 정확하게 할당하는 분류 알고리즘을 개발하기 위해 YouTube-8M 데이터세트(2017 에디션)를 사용했습니다. 이 경연의 목표는 동영상을 분류하는 머신러닝 모델을 개선하는 데 도움이 되는 대용량 동영상 이해, 표현 학습, 노이즈 데이터 모델링, 전이 학습 및 도메인 적응 접근방식에서 성능 개선을 촉진하는 것이었습니다. 이 경연 외에도 우리는 CVPR’17에서 관련 워크샵을 주최했으며, 경연의 상위 입상자들과 연구원들이 동영상 이해 분야에서 자신들이 최고의 기술을 내놓을 수 있었던 방법에 대한 아이디어를 서로 공유했습니다.
동영상 이해를 촉진하기 위한 이러한 지속적인 노력의 일환으로 YouTube-8M 데이터세트의 또 다른 업데이트, 새로운 Kaggle 동영상 이해 챌린지 그리고 ECCV'18(2018 European Conference on Computer Vision)에서 열리는 제2회 YouTube-8M 대용량 동영상 이해 워크샵을 소개해드리겠습니다.

업데이트된 YouTube-8M 데이터세트(2018 에디션) YouTube-8M(2018 에디션)에서는 주석의 품질이 대폭 개선되었으며, 오디오 시각적 콘텐츠와 제목, 설명 및 기타 메타데이터를 조합하는 머신러닝 시스템을 사용하여 더욱 정확한 실측 주석을 제공합니다. 업데이트된 버전에는 610만개의 URL이 포함되고, 3,862개의 시각적 어휘 항목으로 레이블이 달리며, 각 동영상에는 하나 이상의 레이블과 동영상당 평균 3개의 레이블이 주석으로 달립니다. 또한 스타터 코드를 업데이트했으며, 데이터세트에서 TensorFlow 동영상 주석 모델을 다운로드하고 학습하기 위한 지침이 업데이트되었습니다.
제2회 YouTube-8M 동영상 이해 챌린지 제2회 YouTube-8M 동영상 이해 챌린지에 초대받은 참가자는 YouTube-8M을 학습 데이터로 사용하여 오디오 시각적 콘텐츠 분류 모델을 빌드한 다음, 알 수 없는 하위 테스트 동영상에 레이블을 달게 됩니다. 작년과 달리 올해는 모델 크기에 엄격한 제한이 있으며, 참가자는 빠듯한 예산 내에서 (최대한 많은 모델을 조합하는 대신) 단일 모델을 내놓아야 합니다. 상위 다섯 팀에게는 각각 뮌헨에서 열리는 ECCV’18에 참여할 수 있는 $5,000의 여행 티켓이 수여됩니다. 자세한 내용은 Kaggle 경연 페이지를 참조하세요.
제2회 YouTube-8M 대용량 동영상 이해 워크샵 ECCV’18에서 열리는 이 워크샵은 저명한 연구원들의 초청 토론 뿐만 아니라 아이디어 교류를 촉진하기 위한 챌린지 상위 입상자들의 프레젠테이션으로 구성됩니다. 참가를 원하는 분은 YouTube-8M 데이터세트를 바탕으로 하는 자신의 연구, 실험 또는 애플리케이션을 설명하는 문서를 제출해야 하며, 자신의 챌린지 참가를 요약하는 문서도 함께 제출해야 합니다. 자세한 내용은 워크샵 페이지를 참조하세요.
새로운 챌린지 및 워크샵과 더불어 데이터세트에 대한 이번 업데이트가 대용량 동영상 이해 분야의 연구를 지속적으로 발전시킬 수 있기를 바랍니다. 다시 만날 수 있기를 바랍니다!
감사의 말 이 게시물에는 Sami Abu-El-Haija, Ke Chen, Nisarg Kothari, Joonseok Lee, Hanhan Li, Paul Natsev, Sobhan Naderi Parizi, Rahul Sukthankar, George Toderici 및 Balakrishnan Varadarajan과 Kaggle의 Sohier Dane, Julia Elliott, Wendy Kan 및 Walter Reade를 비롯하여 많은 기계 인지 연구원들의 노고가 반영되어 있습니다. 또한 YouTube 파트너들이 보내준 지원과 조언에도 감사를 드립니다.

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