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kok体验官网-名校大厂 AI 高手云集,芒果 TV 音视频算法大赛硕果累累

发布日期:2022-11-24 来源:kok集团运营部

东京奥运会已经正式揭幕,最新的IT技能也于进入奥运赛场。

本届奥运会引入的 AI 辅助打分,饰演了“助理裁判”的脚色。这项技能可以追踪选手动作并及时转换为三维立体图象,再由体系按照图象对于选手的身体扭转以及扭动等动作举行阐发,终极依据打分尺度判定出选手技能的完成度。可以说是呆板视觉于全世界顶级运动赛事最焦点范畴的运用了。

图1:AI捕获相机画面中选手动作

回到海内,工业界对于在图形与音视频算法的摸索与实践也于不断向前。近期,由中国(长沙)马栏山视频文创财产园(如下简称马栏山视频文创财产园)以及芒果 TV 结合举办的第二届“马栏山杯”国际音视频算法年夜赛(如下简称年夜赛)方才竣事赛程。

顶级赛事违书,全世界 Top 高校与一线年夜厂 AI 人材齐集

于输出浩繁海内顶级的视频节目以外,马栏山视频文创财产园与芒果TV也是音视频范畴实践最新 AI 技能的先行者。已往几年来,他们连续投入资源与资金造就搀扶新兴的 AI 技能团队,已经举行到第二年的“马栏山杯”国际音视频算法年夜赛即于此配景下降生。

作为顶级的音视频算法赛事,年夜赛范围重大,评委与参赛者级别也连结了最高水准。截止到年夜赛竣事,本届年夜赛参赛步队总数到达 1959 个,参赛选手共 2052 人次比拟去年,参赛步队数目增加51.4%。他们来自全世界 Top 级科研院校与海内一线互联网科技年夜厂,是 AI 科研学术与工程界一线的实操者,也是 AI 范畴最炙手可热的人材。

图 2:海内Top 60 参赛院校与部门国际院校

今朝年夜赛正式赛阶段已经全数竣事,参赛者们缭绕视频补全、视频保举、音乐节奏检测三年夜赛道睁开技能的比武,终极每一个赛道别离有十个团队胜出。

三年夜赛道获胜名单宣布,超高实力选手高程度阐扬

1、视频补全赛道

本年年夜赛的视频补全赛题,是由视频行业很是主要的技能需求催生而生。视频后期建造但愿借助呆板进修技能,经由过程 AI 阐发视频中的点位以及图象,实现劣迹艺人抹除了、影视剧穿帮抹除了、logo 抹除了、水印抹除了等操作。参赛者需要以年夜赛提供的视频片断数据为根蒂根基,举行模子练习,用 AI 算法实现视频缺掉区域的补全。

视频补全赛道共有参赛步队 451 个,参赛人次 473,浩繁参赛选手中,不乏海内各年夜AI与算法赛事的获胜者。此中,得到第一位的单人参赛选手惠政,是今朝于阿里达摩院实习的西安电子科年夜博士,也是年夜赛去年视频修复赛道的第二名。得到第二名的是“景-artii”团队,3名成员来自华南理工年夜学与帝视科技公司,他们同时取患了音乐节奏检测赛道的第三名。第三名的两位参赛者都是阿里达摩院员工。视频补全赛道前十名名单以下:

图 3:视频补全赛道前十名

于角逐中,视频补全赛道评分的基准分是 68.7054,而前十名参赛选手患上分已经远高在此,可见选手的技能实力与于此届年夜赛中的高程度阐扬。

别的,该赛道冠亚季军的方案设计也各有特点。第一位选手惠政接纳端到真个练习方案 STTN,即用在视频修复的时空结合 Transformer,经由过程自留意力机制同时填充所有输入帧中的缺掉区域,并使用 L1 +时空匹敌性丧失来优化 STTN。为了加快以及削减显存,他使用了半精度模子并对于输入举行裁剪。练习历程分为两步:起首使用较小的练习 patch (512 * 288)、L1 丧失+匹敌丧失对于收集举行练习;然后使用较年夜的练习 patch(1024*448)、L1 丧失对于收集举行微调。测试阶段使用 self-ensemble 计谋对于成果举行加强。

第二名则设计了基在轮回的 U-net 级联+留意力交融的深度进修模子,哄骗轮回布局去充实哄骗帧间信息。

第三名团队接纳了 STTN 以及 DSTT 两个深度模子,针对于差别的 mask 类型使用差别模子,更有针对于性地解决对于应视频补全的问题。他们于实战中发明 DSTT 于文字类型水印效果较好,STTN 则于其它近似数据上更优,基在此,他们使用 DSTT 练习文字水印数据,STTN 练习其它数据,并于练习中接纳了多种计谋去优化收集。

如下为于 100 个补全视频下的前三名机能阐发:

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2、视频保举赛道

年夜赛的第二个赛题是视频保举,方针是经由过程数据驱动的设计与架构,提高视频保举点击率和人均有用不雅看时长。本赛题以芒果 TV 真实保举营业场景为原型,设置富厚的特性维度和海量的数据信息,但愿选手设计出一套精准有用的保举模子,以帮忙晋升视频保举的效果,改良平台用户体验。

视频保举赛道中共有参赛步队 627 个,参赛人次 651。本赛道是数据科学范畴妙手的堆积地,前三名都是海内外算法竞赛常客,均于 Kaggle 上得到过量枚金牌。此中第一位以及第三名更是于Kaggle 全世界数据科学家最高总排名第 12,得到 Kaggle Grandmaster 称呼。视频保举赛道前十名名单以下:

图 4:视频保举赛道前十名

本赛道参赛者对于赛题的设计思绪也值患上深挖。第一位获胜选手黄钟山接纳了基在召回+排序+回归的架构来猜测本次赛题的多使命方针。召回层设计中,他从相干视频 fvid 的汗青暴光点击记载、用户主站不雅看举动等层面设定了7种计谋。于排序层,重要是借助多维度的特性工程,例如暴光日记点击日记数据、用户主站举动序列数据等。模子构建上,他选择了lightgbm,并联合了负采样、cross validation等计谋。

得到第二名的获胜 OTTO 团队接纳基在召回+排序+多分类的架构,他们于特性工程上下了许多功夫,重要有根蒂根基特性、用户乐趣以及时间特性三类。例如转化率、频次特性、用户汗青对于tag的点击以及转化、fvid下vid近来一次点击时间间隔当前时间间隔等。末了经由过程lightgbm对于特性举行建模,获得猜测成果。

第三名的获胜的江离团队接纳了基在粗排+精排+二分类的架构,江离团队使用的信息与模子以及前两名团队近似,只不外于架构想路上有所差别。该团队接纳粗排+精排+二分类猜测的设计。此中,粗排为天天召回3000w+样本量,使用了50个摆布特性;精排按照每一个did-fvid拔取top60作为候选,末了经由过程二分类模子输出猜测成果。

3、音乐节奏检测赛道

年夜赛的第三个音乐节奏检测赛道中,参赛者基在AI算法对于音乐中节拍节奏的进修以及练习,实现如节奏踩点匹配视频的立异运用。本赛题提供数据集,选手需要经由过程深度进修算法实现对于节奏 beat 以及重拍 downbeat 的检测并标识时间点位,同时也可以使用传统音频算法。

音乐节奏检测赛道共有参赛步队 452 个,参赛人次 467,前三名来自清华年夜学、湖南年夜学、厦门年夜学以及华南理工年夜学。第一位 mg13078804B 团队选手吴健是清华年夜学硕士,第二名 fuqianya 团队选手王志宇是湖南年夜学于读硕士,而第三名是帝视科技以及华南理工年夜学的校企结合团队。其他前十名选手另有来自中国银行、华为等知名企业,和屡次夺患上AI竞赛名字的人工智能范畴优异人材。音乐节奏检测赛道前十名名单以下:

图 5:音乐节奏检测赛道前十名

对于在音乐节奏检测赛题的阐发与实现,赛道冠亚季军三个团队方案各有差别。第一位选手吴健于本次角逐中基在 TCN 收集以及 GRU+MLP 收集,提出了两阶段的解决方案,同时经由过程模子集成计谋,进一步提高成果正确率。为了削减猜测耗时,特性提取接纳固定 fft size,效率最高使用 torch.stft。别的,吴健于节奏处置惩罚时发明 DBNBeatProcessor 其实不合适赛题数据,他经由过程 autocorrelation 对于收集猜测的成果举行优化,提高了终极成果的正确率。

第二名 fuqianya 团队选手王志宇提供了一种迁徙进修方案。经由过程 BiLSTM 收集,起首于角逐提供的 GTZAN 数据集举行预练习,然后于验证集长进行微调,使模子更顺应角逐验证集的音乐气势派头。为了均衡模子的速率以及精度,他仅使单一模子举行推理。

赛道第三名十一月的肖邦提供了深度进修与法则后处置惩罚联合的新解决方案。经由过程对于音频数据使用差别的剖析体式格局,他们对于统一个收集练习出两个模子,以后对于两个模子的猜测成果经由过程几率取平均交融。

纵不雅获胜步队对于赛题的拆解以及设计实操,咱们能看到,像 AI 模子需要千亿级另外参数不断练习同样,AI 运用的也早已经不是逗留于理论层面的摸索,而是举行了年夜量地与实际工程问题联合研究与实践。芒果 TV 音视频算法年夜赛搜集了海内一线音视频项目的真实痛点,也恰是由于此,持续两年的年夜赛都吸引到了海内外 Top 级 AI 妙手介入赛题竞技。

本次年夜赛会聚了视频节目建造方与知名高校、技能年夜厂的Top 级 AI 妙手。为他们提供相互竞争、彼此引发的场景,助力产出 Top 级的音视频算法方案,这也是“马栏山杯”国际音视频算法年夜赛更主要的意义地点。作为顶尖赛事的算法年夜赛,“马栏山杯”国际音视频算法年夜赛促成了AI呆板进修范畴多方的双赢,也将成为 AI 音视频行业必不成缺的主要嘉会。CSDN将连续跟进年夜赛后续成长与赛事最新技能实践,敬请存眷。

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