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CVPR 2022 VCSL 期刊： VCSL 平面图表集和易用功能性以及线功能性示例：

大遮盖面平面图片平面图片批量检查平面图表集 VCSL

针对上一节指造出的原有平面图表集情形，该研究课题希望指造出一个全面的平面图表集，符合后面的促请：

平面图片批量的类型必须要尽似乎的全面，但是要不必要过度变换使得不正当竞争的平面图片基本带有观赏功能性。 平面图片类型必须遮盖罕见的平面图片一般来说，比如电影、偶像剧、动画、体育等不同场景。 平面图片时高约属尽似乎国际上，绝不局限功能性于只是短平面图片或者只是高约平面图片。

基于以上三个促请，该研究课题打标顺利完成了 VCSL（Video Copy Segment Localization）平面图表集。研究课题者从 Youtube 和 Bilibili 上也就是说了 122 个幼苗平面图片，每个幼苗平面图片也与网易之外联。在打标报表以后，研究课题者模拟了普通人情形，让打标同学进行时搜索认造出似乎不正当竞争的平面图片然后先进行时打标判读，滤除不相干的平面图片并标有造出确实不正当竞争的时高约平面图片。

表 1. VCSL 与其他研究者原有平面图表集的相对

VCSL 平面图表集与研究者其他平面图表集的对比由表 1 平面图，可以认出 VCSL 在不正当竞争平面图片对量和不正当竞争平面图片量上都比原有研究者平面图表集高造出两个量级。并且在平面图片时高约、不正当竞争平面图片时高约、平面图片一般来说的属上更为加国际上。

平面图片平面图片批量检查的从新赞扬衡量

研究者范围内，以后在 Muscle-VCD[5]和 VCDB[4]以后指造出过平面图片最高级别批量检查的赞扬衡量，这几年相对罕见的研究者工作主要用了 VCDB[4]以后概念的平面图片的对照组和当月百余人：

对照组和当月百余人的化学键外为错误被检查到的平面图片，其以后错误检查到的平面图片概念为只要与确实的不正当竞争平面图片有一帧的重合即概念为错误检查。对照组的整数为所有被检查到的平面图片量，当月百余人的整数为确实打标普通人批量的平面图片量。另外，VCDB 期刊以后还概念了帧的对照组和当月百余人：

与平面图片尺度相近，只不过统计维度是在帧尺度。

上述谈到的平面图片对照组 / 当月百余人和帧对照组 / 当月百余人都有其局限功能性功能性。最关键的一点是，该赞扬衡量只适宜平面图片和平面图片的批量检查，即必需打标好的被不正当竞争平面图片与似乎不正当竞争的平面图片作为读取，而不是两段明晰的平面图片作为读取，这种赞扬方式在确实场景下是不现实的。同时，对于平面图片对照组 / 当月百余人，检查到的平面图片只要和确实的打标平面图片有一帧相异就认为是错误的数值方式，时会不必要赞扬衡量对不正当竞争相相对于的灵敏度的无意识相对差。另外，这些衡量没有人考虑平面图片批量的一些关键属功能性，即后面谈到的相乘等效功能性。

以后的赞扬衡量必需将标有好的平面图片和平面图片相对，这个并不适宜确实的应用。在该研究课题指造出的赞扬衡量以后，他们用两个明晰的平面图片作为读取来检查这两个平面图片以后似乎普遍存在的批量平面图片。另外，该研究课题在判读平面图片批量的标有平面图表以后见到了平面图片批量一个属功能性，即平面图片相乘等效属功能性。这种属功能性是由于在某些情形下，很难相符批量平面图片的国界，如下平面图平面图，平面图片均的以后间帧被更改以及在此期间插入其他平面图片帧，如下平面图 2(a)平面图，另外平面图 2(b)这种混剪的情形也相近，该研究课题认为在这些情形下，将批量平面图片平面图片标有为一第二段和多段连续的平面图片都是有效的。因此该研究课题在设计者从在此之后赞扬衡量时，必需将这种平面图片相乘等效属功能性考虑偷偷地，使得赞扬衡量对这种相乘是鲁棒的。

平面图 2. 平面图片不正当竞争案例，(a),(b)平面图左侧为按时高约排布的平面图片画面帧，下方为平面图片帧脱氧核糖核酸相同平面图，横轴向和纵轴向分别代表着两个平面图片的时高约轴向，黑上端内暗示确实标有的不正当竞争意外事件平面图片，具体断言平面图也可见于后文平面图 6 下方。

这个赞扬衡量的暗示可以通过平面图片帧相同平面图进行时暗示，如下平面图平面图。批量平面图片对在相同平面图上显出为一个检查上端，而这个批量平面图片，可以显出为在相同平面图上的一条直线，这暗示了帧的排序对应。而深褐色上端暗示确实打若有 GT 批量平面图片，蓝色上端暗示线功能性输造出的得出批量平面图片。

平面图 3. (a-b)描述了该研究课题指造出的线功能性数值报表，(c-f)描述了四种对比该研究课题指造出的赞扬衡量和以后衡量对比的更改情形。虚线暗示不正当竞争帧在振幅上的位置，同时也时会有其他更为多样的不正当竞争情形显出为更为多样的 pattern。

具体来说，首先该研究课题认造出每个 GT 上端与所有的得出上端的应酬周围，如上平面图 (a) 平面图，先一数值这个交织周围在 x 轴向和 y 轴向上的并集间距。同时数值造出每个 GT 上端的间距和间距，仍要化学键为交织周围的并集间距相乘，整数为 GT 上端的间距相乘，才会获取 recall，如上平面图 (a) 平面图。

相近的，首先该研究课题认造出每个得出上端与所有 GT 上端的应酬周围，如上平面图 (b) 平面图，先一数值这个交织周围在 x 轴向和 y 轴向上的并集间距。同时数值造出每个得出上端的间距和间距，仍要化学键为交织周围的并集间距相乘，整数为得出上端的间距相乘，才会获取 precision，如上平面图 (b) 平面图。或多或少的是，该研究课题并没有人用研究者常用的范围，而是引入了 x y 轴向的平面进行时数值，这是为了赞扬衡量对平面图片相乘更为加鲁棒。仍要，将 recall 和 precision 相辅相成，获取 F-score，作为赞扬常量。

平面图片平面图片批量检查线功能性 benchmark

首先将平面图片批量检查线功能性的东南侧理报表分为三个均：平面图片预东南侧理，平面图片特质提取和平面图片不正当竞争相相对于，如下平面图平面图。

平面图 4. 平面图片批量检查线功能性东南侧理报表。

基于 VCSL 平面图表集和从在此之后赞扬衡量，该研究课题首先复现了以外罕见的不正当竞争相相对于线功能性，以外霍夫投票（Hough Voting）、振幅在线（Temporal Network）、动态规划（Dynamic Programming）、动态时高约扭曲（Dynamic Time Warping），并相辅相成罕见的OpenBSD帧特质线功能性，获取如下平面图平面图的 benchmark。

其以后 SPD 是该研究课题团队在月份 ACM MM21 以后指造出的不正当竞争相相对于线功能性，也是当前平面图片不正当竞争相相对于精准度众所周知的线功能性。其以后 SPD 空格 1 暗示在以后OpenBSD平面图表集 VCDB 上锻炼的精准度，空格 2 暗示在 VCSL 平面图表集上锻炼的精准度。可以认出后者精准度好于前者，这也说明大遮盖面平面图表集的关键功能性。

这里也直观简介下该研究课题在 ACM MM21 上出版的期刊《Learning Segment Similarity and Alignment in Large-Scale Content Based Video Retrieval》，他们指造出了一种平面图片平面图片相同度和相相对于在线（Segment Similarity and Alignment Network，SSAN），主要由两个均外是由：自监督关键帧检查 (Self-supervised Keyframe Extraction，SKE) 和相同平面图不正当竞争相相对于检查（Similarity Pattern Detection，SPD）。关键帧检查（SKE）主要用于提取鲁棒且有传奇色彩的关键帧，去除相同冗余帧；相同平面图不正当竞争相相对于检查（SPD）主要用于平面图片相同平面图片相相对于。整个 SSAN 可以端到端进行时锻炼，获取这两项众所周知的平面图片最高级别不正当竞争相相对于精准度。

期刊邮箱：

平面图 5. SSAN 线功能性结构上，以外了关键帧得来组件，基于帧的平面图片索引和振幅不正当竞争相相对于组件

在相同平面图不正当竞争相相对于检查（SPD）这个组件以后，该研究课题巧妙地将不正当竞争相相对于情形转化成一个目标检查情形，如下平面图平面图，这样就只必需极少的拟合就可以获取不正当竞争相相对于的结果，并且带有多段不正当竞争检查并能。

平面图 6. 左平面图，振幅不正当竞争相相对于 SPD 线功能性示意平面图，右平面图，相同平面图分解与原平面图片对示意平面图

本文的所有示例都以后OpenBSD，欢迎大家交流探讨和谈到！

另外在今年的 CVPR22 上，蜘蛛财团与清华大学数值机系统创从新与产业研究课题院，在 Biometric Workshop 上联合主办“宠物人类特质辨认竞赛”，全面功能性已在阿里云后山游戏平台名扬四海。通过主办本届赛事，蜘蛛财团希望与合作伙伴一起，推动数值机感官高效率在人类特质辨认教育领域的进步，倡导定位普通人场景的高效率创从新，为世界造成了微小而渴望的改变。

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引文

[1] Over P, Awad G, Michel M, et al. Trecvid 2012-an overview of the goals, tasks, data, evaluation mechanisms and metrics[J]. 2013.

[2] Jiang Q Y, He Y, Li G, et al. SVD: A large-scale short video dataset for near-duplicate video retrieval[C]//Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision. 2019: 5281-5289.

[3] Kordopatis-Zilos G, Papadopoulos S, Patras I, et al. FIVR: Fine-grained incident video retrieval[J]. IEEE Transactions on Multimedia, 2019, 21(10): 2638-2652.

[4] Jiang Y G, Jiang Y, Wang J. VCDB: a large-scale database for partial copy detection in videos[C]//European conference on computer vision. Springer, Cham, 2014: 357-371.

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