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【深度學習系列】一起來參加百度 PaddlePaddle AI 大賽吧!

企業動態
寫這個系列寫了兩個月了,對paddlepaddle的使用越來越熟悉,不過一直沒找到合適的應用場景。最近百度搞了個AI大賽,據說有四個賽題,現在是第一個----綜藝節目精彩片段預測 ,大家可以去檢測一下最近的學習成果啊!還有豐厚的獎金10W元軟妹幣哦!

寫這個系列寫了兩個月了,對paddlepaddle的使用越來越熟悉,不過一直沒找到合適的應用場景。最近百度搞了個AI大賽,據說有四個賽題,現在是***個----綜藝節目精彩片段預測 ,大家可以去檢測一下最近的學習成果啊!還有豐厚的獎金10W元軟妹幣哦!


這是啥比賽?

  看比賽的要求,是希望參賽選手使用PaddlePaddle深度學習框架、利用BROAD數據集、利用K-Lab,著手解決行業中的真實問題,從而讓AI真正應用于行業、真正服務于行業。本次大賽,我們將目光放在電視綜藝行業,希望選手們利用BROAD中全球首創的公開精彩片段標注數據集,幫助電視綜藝的后期剪輯工作者們在給定的任一段長視頻中識別出“精彩片段”——想為剪輯師們的辛苦工作給予些小小的輔助,別再連續熬夜啦

  詳細的賽題背景請戳這里!

 


數據集是啥?

   在11月百度世界大會 AI 技術與平臺論壇上,百度3D視覺***科學家楊睿剛就宣布推出了百度 AI 公開數據集計劃——BROAD(Baidu Research Open-Access Dataset),并宣布首批室外場景理解、視頻精彩片段、閱讀理解3個數據集即日起對公眾公開。

   這些數據或是***發布的,或是目前國際同類型公開數據集中***的:

  • 室外場景理解數據集是世界范圍內***個帶像素級語義標簽的室外3D圖像數據,來源于百度自動駕駛事業部。該數據集試圖將感知能力從物體級感知升級到像素級感知,進而了解圖片中所有像素的屬性和來源,目標實現更精準、安全的自動駕駛。
  • 視頻精彩片段數據集主要來源于愛奇藝。視頻類型為綜藝節目,目前囊括近1500個長視頻,視頻總時長約1200小時,還從中手動收取出18000個精彩小視頻,同時能夠提供視頻幀的圖片特征序列,是全球首創的公開精彩片段標注數據集。
  • 百度閱讀理解數據集 DuReader是迄今為止規模***的中文公開領域閱讀理解數據集。數據集基于真實應用需求,所有問題都來源于百度搜索用戶的真實問題,文檔來自全網真實采樣的網頁文檔和百度知道 UGC 文檔,答案基于問題與文檔由人工撰寫生成。數據集標注了問題類型、實體和觀點等豐富信息,彌補了現有主流數據集對于觀點類問題覆蓋不足的問題。首批發布的閱讀理解數據集包含20萬問題、100萬文檔及42萬人工撰寫的優質答案,并提供開源基線系統。DuReader 將為閱讀理解技術研究提供有力支撐,希望加速相關技術和應用的發展。

  在這個比賽中,我們用的是第二個:視頻精彩片段數據集。戳這里可以下載!不過文件太大了,訓練集有97G,驗證和測試各有8,8G,在本機上做明顯不太現實,所以kesci直接提供了數據集,在指定路徑下就可以看到啦。我們可以直接運用Kesci的平臺K-Lab來進行模型訓練~大家可以在這里看一下提供的視頻樣例和數據集的說明~

  一個小tips:大家一定要先報名,再創建比賽項目才能查看數據集哦!不然看不到!親身經歷,略坑 - - 而且一定得用PaddlePaddle,會檢測你有沒有用的 - -

 


 如何報名?

  在Kesci官網注冊,然后報名,就可以啦!提交結果的時候要以團隊的名義提交哦!團隊可以是一個人,也可以組隊,大家可以在比賽的qq群里拉人組隊哦!(見比賽介紹

 


 賽題、日程與獎項

本次大賽分為兩個階段。

***比賽階段:2017年12月28日0:00:00--2018年2月4日23:59:59

   此階段中,K-Lab使用百度云計算優化型CPU,4核8GB內存。K-Lab單次運行時長為3小時。

 

任務:

訓練:使用已抽取的約10%的視頻數據訓練集(共124個視頻),學習視頻幀的圖片特征序列數據,在K-Lab中訓練精彩片段檢測模型。

驗證:使用驗證集的數據與開放的測評腳本K-Lab,評價訓練好的模型在驗證集視頻上的預測結果。

輸出結果:對測試集中的視頻使用訓練好的模型,得出預測結果,通過K-Lab上傳結果到測評系統得到評價分數。

 

2018年1月14日23:59:59,***比賽階段中期截止,分數排名***的隊伍獲得鼓勵獎。

2018年1月15日0:00:00起,用戶通過K-Lab上傳結果的同時也需上傳K-Lab notebook報告。

2018年2月4日23:59:59,***比賽階段截止,且報名截止。選拔使用了PaddlePaddle訓練模型且上傳了K-Lab notebook報告的隊伍中,分數前50名的隊伍晉級到第二比賽階段。

 

第二比賽階段:2018年2月9日0:00:00--2018年3月15日23:59:59

此階段中,K-Lab的配置為GPU(百度免費提供的英偉達深度學習開發卡,CPU:6核40GB),單次運行時長為3小時。選手無需任何申請或安裝,直接打開K-Lab在其中使用即可。

 

任務:

訓練:選手必須使用PaddlePaddle訓練模型,使用全量視頻數據訓練集(共1262個視頻),學習視頻幀的圖片特征序列數據,在K-Lab中訓練精彩片段檢測模型。

驗證:使用驗證集的所有數據與開放的測評腳本K-Lab,評價訓練好的模型在驗證集視頻上的預測結果。

輸出結果:對測試集中的所有視頻使用訓練好的模型,得出預測結果,通過K-Lab上傳結果與K-Lab notebook報告到測評系統得到評價分數。

 

2018年2月25日23:59:59,第二比賽階段中期截止,分數排名***的隊伍獲得鼓勵獎。

2018年3月15日23:59:59,第二比賽階段截止,百度專家對分數排名前10名的隊伍評審K-Lab notebook報告,評選出一名一等獎(5萬人民幣),2名二等獎(各2萬人民幣),3名三等獎(各3千人民幣)。

 


寫在***

  其實剛看到這個題目的時候覺得有點難,因為這個屬于比較新的領域,時序視頻檢測這個方向大家可以多搜搜論文,看看別人怎么實現的,先試著用最簡單的方法做一下。不太建議完全不懂機器學習的人報名,小白可以先參加一些基礎的練練手,如果對機器學習和深度學習有些了解的可以報名試試看。目前排名***的大神已經開放了隨機測試的視頻,大家可以先用這個代碼跑一下,看看提交的格式是啥樣的。不管怎么說,重在參與啦~我也報名啦,大家一起來玩啊~而且看到有好幾個大佬也參賽了,大家參與一下,體驗一下就好哈哈。后續還有nlp、安防領域的,可以這次先練練手,后面的也參加挑戰一下^_^!

責任編輯:張燕妮 來源: www.cnblogs.com
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