Support for computational environments and experiments execution: data acquisition, categorization, and maintenance

• Grant number: 21/10048-7
• Support Opportunities: Scholarships in Brazil - Technical Training Program - Technical Training
• Start date: October 01, 2021
• End date: December 31, 2021
• Field of knowledge: Physical Sciences and Mathematics - Computer Science - Computing Methodologies and Techniques
• Agreement: Microsoft Research
• Principal Investigator: João Paulo Papa
• Grantee: Douglas Rodrigues
• Host Institution: Faculdade de Ciências (FC). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Bauru. Bauru , SP, Brazil
• Company: Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Rio Claro. Instituto de Geociências e Ciências Exatas (IGCE)
• Associated research grant: 17/25908-6 - Weakly supervised learning for compressed video analysis on retrieval and classification tasks for visual alert, AP.PITE

Abstract

Benchmarks de imagem e vídeo são essenciais para o avanço de algoritmos de visão computacional voltados para compreensão de imagem e vídeo. Além do mais, a rápida evolução de algoritmos "estado-da-arte" para compreensão desses dados só foi possível graças às bases de dados em larga escala, como a ImageNet, por exemplo. No contexto de vídeos, porém, apesar do recente progresso de conjuntos de dados de pequena para média escala, a maioria dos benchmarks de vídeos são restritos a poucas categorias, como ações ou eventos. Obtenção, categorização e manutenção de dados de vídeo são atividades essenciais para execução de avaliações experimentais em projetos de pesquisa. Sendo assim, é necessário coletar, organizar e manter vários conjuntos de dados heterogêneos de diferentes fontes. Além disso, outras atividades relacionadas ao contexto costumam ser computacionalmente custosas. Tais atividades englobam o desenvolvimento de ferramentas para acesso aos dados, execução de experimentos e avaliação de resultados. O bolsista de treinamento técnico será responsável por diversas tarefas relacionadas ao processo de coleta, organização e manutenção dos dados necessários para as avaliações experimentais. (AU)