3rd Place Solution to Meta AI Video Similarity Challenge

要約

タイトル：Meta AI動画類似性チャレンジの3位ソリューション

要約：

– 本論文では、Meta AI動画類似性チャレンジ（VSC2022）のディスクリプタトラックおよびマッチングトラックの両方で3位のソリューションを発表する。
– この競技は、動画のコピーを検出することを目的としている。
– 我々のアプローチは、既存の画像コピー検出技術をベースにし、ビデオデータの特性を活用するためのいくつかの戦略を組み合わせたもので、シンプルでありながら強力なソリューションを実現している。
– 提案手法を採用することで、ベースライン結果に比べて精度が大幅に向上した（ディスクリプタトラック：41％の向上、マッチングトラック：76％の向上）。
– 我々のコードは以下より公開されている：https://github.com/line/Meta-AI-Video-Similarity-Challenge-3rd-Place-Solution

要約(オリジナル)

This paper presents our 3rd place solution in both Descriptor Track and Matching Track of the Meta AI Video Similarity Challenge (VSC2022), a competition aimed at detecting video copies. Our approach builds upon existing image copy detection techniques and incorporates several strategies to exploit on the properties of video data, resulting in a simple yet powerful solution. By employing our proposed method, we achieved substantial improvements in accuracy compared to the baseline results (Descriptor Track: 41% improvement, Matching Track: 76% improvement). Our code is publicly available here: https://github.com/line/Meta-AI-Video-Similarity-Challenge-3rd-Place-Solution

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arxiv.jp, OpenAI