This paper presents our 3rd place solution in both Descriptor Track and Matching Track of the Meta AI Video Similarity Challenge (VSC2022), a competition aimed at detecting video copies. Our approach builds upon existing image copy detection techniques and incorporates several strategies to exploit on the properties of video data, resulting in a simple yet powerful solution. By employing our proposed method, we achieved substantial improvements in accuracy compared to the baseline results (Descriptor Track: 41% improvement, Matching Track: 76% improvement). Our code is publicly available here: https://github.com/line/Meta-AI-Video-Similarity-Challenge-3rd-Place-Solution


翻译:本文介绍了我们在Meta AI视频相似度挑战赛(VSC2022)中描述符赛道和匹配赛道均获得第三名的解决方案。该竞赛旨在检测视频拷贝。我们的方法基于现有图像拷贝检测技术,并融合了多种针对视频数据特性的策略,从而构建了一个简洁而强大的解决方案。应用所提出的方法后,我们在基线结果基础上实现了显著的精度提升(描述符赛道:提升41%,匹配赛道:提升76%)。我们的代码已公开于:https://github.com/line/Meta-AI-Video-Similarity-Challenge-3rd-Place-Solution

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