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近日，亚⻢逊、⼈⼯智能初创公司 SenseTime 与⾹港中⽂⼤学的研究⼈员，共同开发出了⼀个利⽤ Web 数据的新框架——OmniSource，该框架在视频识别领域创造了新记录。
通过解决图像、短视频和⻓时间未剪辑视频等数据格式之间的不兼容，并采⽤数据平衡等方法，OmniSource 能够⽐最先进的模型更准确地对视频进⾏分类，但其使⽤的数据却少了 100 倍。
OmniSource 工作原理
研究⼈员指出，通常收集训练视频分类算法所需的数据既昂贵⼜费时，因为视频通常包含⼀个或多个主题的多个镜头，因此分类时必须完整观看它们，然后⼿动将其剪切成⽚段，再仔细添加标注。
OmniSource 的体系结构图
而 OmniSource 是以集成的⽅式利用各种来源（搜索引擎，社交媒体）的各种形式 Web 数据，例如：图像、剪辑视频和未剪辑视频。然后，AI 系统过滤掉低质量的数据样本，并对那些通过其集合的数据样本（平均为 70% 至 80%）进行标记，对每个样本进行转换以使其适⽤于⽬标任务，同时提高分类模型训练的鲁棒性。
在给定识别任务后，OmniSource 会获取所有分类中每个类名的关键字，并从上述来源中抓取 Web 数据，并⾃动删除重复数据。而对于静态图像，要预先准备这些图像，用于联合训练期间使⽤，它会通过利⽤移动摄像机使它们⽣成「伪」视频。
在联合训练阶段，⼀旦将数据过滤并转换为与⽬标数据集相同的格式，OmniSource 就会权衡 Web 和⽬标语料库，然后采⽤跨数据集混合方法，将其中包含的示例对及其标签⽤于训练。
更少的数据，更高的精度
在联合训练这个阶段，据研究⼈员报告称，当用 OmniSource 从头训练视频识别模型时，尽管微调效果不佳，但交叉数据混合所取得的效果很好。
而在测试中，团队使⽤了三个⽬标数据集：
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Kinematics-400，其中包含 400 个分类，每个分类包含 400 个 10 分钟的视频；
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YouTube-car，其中包含数千个视频，展示了 196 种不同类型的汽⻋；
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UCF101，包含 100 个剪辑片段和 101 个类别的视频识别数据集；
Web 数据集分布。(a)-(c) 显示了三个 Web 数据集在过滤前后，各个类别数据分布中被可视化。（d）给出了 GG-K400 过滤出的图像（青色框）和剩余图像（蓝色框）的样本。虽然成功过滤出了很多不合适的数据，但这使得各类别的数据分布更加不均
关于网站资源，研究人员从 Google 图像搜索中收集了 200 万张图像，从 Instagram 收集了 150 万图像和 500,000 个视频，以及从 YouTube 收集了 17,000 多个视频。结合⽬标数据集，所有这些都被输⼊到一些视频分类模型中。
据报告显示，在没有进行训练时，只有 350 万张图像和 80 万分钟的视频可以从互联⽹上爬取而得，结果不及先前工作的 2％。而在 Kinetics-400 数据集上，经过训练的模型则显示出⾄少 3.0％的准确性提，精度⾼达 83.6％。同时，该框架下从零开始训练的最佳模型在 Kinetics-400 数据集上，达到了 80.4％的准确度。
可扩展的视频识别技术
OmniSource 论⽂的作者表示，与最先进的技术相⽐，该框架可以通过更简单（也更轻巧）的主⼲设计以及更⼩的输⼊量来实现可持平甚至更好的性能。OmniSource 利⽤了特定于任务的数据集，并且数据效率更⾼，与以前的⽅法相⽐，它⼤⼤减少了所需的数据量。此外，框架可推⼴到各种视频任务中，例如：视频识别和细粒度分类等。
图⽚来源：Reuters / Thomas Peter
未来，OmniSource 或许还可以应⽤于私⼈和公共场所的安全摄像机中。或者，它可以为诸如 Facebook 之类的社交网站，提供视频审核算法所需的设计信息与技术。
原文地址：
https://venturebeat.com/2020/04/02/amazon-sensetime-omnisource-framework-web-data-video-recognition/
OmniSource 论文地址：
https://arxiv.org/pdf/2003.13042.pdf
