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近日，在由全球多媒體領域頂級學會ACM MM主辦的“大規模復雜場景人體視頻解析”挑戰賽中，依圖算法奪得第一，評價指標wf-mAP@avg達0.26，將以往學術界中的基準算法提升了近3倍，以絕對優勢奪得“行為識別”賽道冠軍。

行為識別是指以人為基礎單位，只分析人的行為，關注單人的動作以及多人的動作。這項技術正在智能城市、安全生產、智能商業、智慧娛樂等社會生產生活的方方面面起到作用，比如實時檢測工人是否遵循操作流程生產作業以防暴力分揀、針對短視頻中人的行為進行摘要理解從而自動為用戶推薦視頻。

學術界以往常用f-mAP@avg來作為行為識別的評價指標，此次競賽采用的評價指標wf-mAP@avg更注重對難度較大的擁擠場景的考察和少見動作的識別，同時對于人體框的定位精確性要求也更高。 

由于挑戰賽是首次舉辦，參賽團隊在賽前無法獲取識別的類別、數據集的大小和識別的具體需求。在不到兩個月里，依圖將算法與場景進行深度結合，從視頻中自動提取到了準確豐富的場景信息，并借助多年來的算法積淀和對行業場景的理解等“先驗知識”，對特定的14類任務進行了深度算法優化。

在此基礎上，依圖團隊在僅使用單模型的情況下，取得了優于其他團隊使用復雜多模型融合策略取得的成績。同時，這也意味著依圖仍可以進一步通過融合多個模型提升算法性能。

目前，依圖行為識別算法的性能仍在持續迭代，實際運用該技術落地實戰的項目難度已遠超比賽的數據集。未來，依托于高性能自研AI芯片，依圖將加速AI技術落地、解鎖更多城市生產生活場景。

關于 ACM MM Grand Challenge

ACM是全球最大的計算機領域專業性學術組織，其評選的圖靈獎（A.M.Turing Award）被公認為世界計算機領域的諾貝爾獎。而ACM MM是全球多媒體領域的頂級會議，屬中國計算機學會（CCF）指定的A類國際會議。

在此次比賽中，包括亞馬遜、騰訊、大華科技、中山大學等上百支隊伍參與了超過56000個復雜事件下的人體行為解析。該比賽也是行為識別方向最接近真實場景的大規模挑戰賽。