Всем привет! Наша лаборатория Neurodata Lab запускает в октябре-ноябре 2017 года собственный конкурс по распознаванию эмоций.
> Конкурсная площадка
Сам конкурс, получивший название Multimodal Emotion Recognition Challenge (MERC 2017), будет проходить в онлайн-формате.
На этом этапе цель состоит в распознавании на видео базовых эмоций человека по четырем каналам — лицу, голосу, глазам, телу, — по которым посчитаны требуемые признаки (о чем мы расскажем подробнее к моменту старта конкурса). Основной акцент сделан на том, что некоторые данные остаются недоступными, а значит нужно научиться делать верное предсказание в таких условиях (порядка 30% данных в выборке отсутствует — они заменены нулями).
Выходные данные: 6 эмоций. Каждый человек размечен аннотаторами в соответствии с тем, какую эмоцию он испытывает в данный момент времени. На обучающей выборке будет доступен также agreement score, посчитанный как отношение меток “за” наиболее частую эмоцию (она всегда одна) к общему числу проставленных несколькими аннотаторами меток.
У нас работает leaderboard. Он формируется согласно метрике unweighted accuracy. Более подробно — опять же после официального старта. Помимо общего призового фонда ($3500,00), за членами жюри остается право отметить наиболее понравившиеся им решения, исходя из трех критериев: точности, универсальности и инновационности.
Речь идет о первой из серии наших инициатив (конкурсных и грантовых), призванных постепенно и с усложнением от шага к шагу ввести широкую проблематику Emotion AI (эмоционального ИИ, как все чаще называют направление «эмоциональных исследований и технологий») в актуальный контекст размышлений, анализа и разработок русскоязычного (и не только) коммьюнити специалистов по Data Science, ML и CV.
Предварительная регистрация открыта 6 октября.
Доступ к материалам будет предоставлен 18 октября 2017 г.
Подведение итогов и объявление победителей ожидаются 28 ноября 2017 г.
Жюри конкурса включает экспертов из Сколтеха-ИППИ РАН и НИУ ИТМО, проекту оказывают информационную и консультационную поддержку коллеги из МФТИ, ВМК МГУ и Миланского политехнического университета (Politecnico di Milano).
Присоединяйтесь! И успехов!
> Конкурсная площадка
Сам конкурс, получивший название Multimodal Emotion Recognition Challenge (MERC 2017), будет проходить в онлайн-формате.
На этом этапе цель состоит в распознавании на видео базовых эмоций человека по четырем каналам — лицу, голосу, глазам, телу, — по которым посчитаны требуемые признаки (о чем мы расскажем подробнее к моменту старта конкурса). Основной акцент сделан на том, что некоторые данные остаются недоступными, а значит нужно научиться делать верное предсказание в таких условиях (порядка 30% данных в выборке отсутствует — они заменены нулями).
Выходные данные: 6 эмоций. Каждый человек размечен аннотаторами в соответствии с тем, какую эмоцию он испытывает в данный момент времени. На обучающей выборке будет доступен также agreement score, посчитанный как отношение меток “за” наиболее частую эмоцию (она всегда одна) к общему числу проставленных несколькими аннотаторами меток.
У нас работает leaderboard. Он формируется согласно метрике unweighted accuracy. Более подробно — опять же после официального старта. Помимо общего призового фонда ($3500,00), за членами жюри остается право отметить наиболее понравившиеся им решения, исходя из трех критериев: точности, универсальности и инновационности.
Речь идет о первой из серии наших инициатив (конкурсных и грантовых), призванных постепенно и с усложнением от шага к шагу ввести широкую проблематику Emotion AI (эмоционального ИИ, как все чаще называют направление «эмоциональных исследований и технологий») в актуальный контекст размышлений, анализа и разработок русскоязычного (и не только) коммьюнити специалистов по Data Science, ML и CV.
Предварительная регистрация открыта 6 октября.
Доступ к материалам будет предоставлен 18 октября 2017 г.
Подведение итогов и объявление победителей ожидаются 28 ноября 2017 г.
Жюри конкурса включает экспертов из Сколтеха-ИППИ РАН и НИУ ИТМО, проекту оказывают информационную и консультационную поддержку коллеги из МФТИ, ВМК МГУ и Миланского политехнического университета (Politecnico di Milano).
Присоединяйтесь! И успехов!
AmberSP
«данных с миссингами»? Сириоузли?
IgorLevin Автор
Да. Разумеется, это не самая оригинальная задача. Но поскольку у нас серия инициатив, как упомянуто, более сложные вещи требуют некоторой организационной подготовки. Они чуть позже будут)
AmberSP
А чем вам слово «пропуск» не нравится?
IgorLevin Автор
Вы правы. Англицизм выглядит тут излишним. Видимо, когда составлялся анонс, решили дополнительно акцентировать связку со слоганом Don't miss the missing data. Но сама проблема пропусков, хочу отметить, действительно имеет место быть в работе с «эмоциональными» данными, собираемыми синхронно по нескольким каналам (от 4 до 12). Хочется над ней подумать совместно с участниками конкурса.