Overview of The MediaEval 2022 Predicting Video Memorability Task

要約

このホワイト ペーパーでは、MediaEval2022 の一部として、ビデオ記憶可能性予測タスクの第 5 版について説明します。
今年は、より深い探究を潤滑にするために、タスクを再編成し、簡素化しました。
昨年と同様に、一般化を容易にするために 2 つのデータセットが提供されていますが、今年は、根本的なデータ品質の問題を修正し、短期的な記憶可能性を優先するために、TRECVid2019 Video-to-Text データセットを VideoMem データセットに置き換えました。
Memento10k データセットをプライマリ データセットとして昇格させることによる予測。
さらに、本格的な脳波 (EEG) ベースの予測サブタスクが導入されています。
このホワイト ペーパーでは、タスクのコア ファセットとその構成サブタスクの概要を説明します。
データセット、評価指標、および参加者の提出物の要件について説明します。

要約(オリジナル)

This paper describes the 5th edition of the Predicting Video Memorability Task as part of MediaEval2022. This year we have reorganised and simplified the task in order to lubricate a greater depth of inquiry. Similar to last year, two datasets are provided in order to facilitate generalisation, however, this year we have replaced the TRECVid2019 Video-to-Text dataset with the VideoMem dataset in order to remedy underlying data quality issues, and to prioritise short-term memorability prediction by elevating the Memento10k dataset as the primary dataset. Additionally, a fully fledged electroencephalography (EEG)-based prediction sub-task is introduced. In this paper, we outline the core facets of the task and its constituent sub-tasks; describing the datasets, evaluation metrics, and requirements for participant submissions.

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