This paper describes the MediaEval 2021 Predicting Media Memorability}task, which is in its 4th edition this year, as the prediction of short-term and long-term video memorability remains a challenging task. In 2021, two datasets of videos are used: first, a subset of the TRECVid 2019 Video-to-Text dataset; second, the Memento10K dataset in order to provide opportunities to explore cross-dataset generalisation. In addition, an Electroencephalography (EEG)-based prediction pilot subtask is introduced. In this paper, we outline the main aspects of the task and describe the datasets, evaluation metrics, and requirements for participants' submissions.


翻译:本文介绍今年第四版的MediaEval 2021 预测媒体记忆值(MediaEval 2021),因为预测短期和长期视频记忆仍是一项艰巨的任务。2021年,使用了两套视频数据集:第一,是2019年电视视频到图文数据集的一个子集;第二,Memento10K数据集,以提供机会探索交叉数据集的概括性。此外,还采用了基于电脑物理的预测试点子任务。我们在本文件中概述了任务的主要方面,并描述了数据集、评价指标和参与者提交材料的要求。

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数据集,又称为资料集、数据集合或资料集合,是一种由数据所组成的集合。
Data set(或dataset)是一个数据的集合,通常以表格形式出现。每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。它列出的价值观为每一个变量,如身高和体重的一个物体或价值的随机数。每个数值被称为数据资料。对应于行数,该数据集的数据可能包括一个或多个成员。
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