論文の概要: VQualA 2025 Challenge on Engagement Prediction for Short Videos: Methods and Results
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.02969v1
- Date: Wed, 03 Sep 2025 03:14:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-04 21:40:46.398892
- Title: VQualA 2025 Challenge on Engagement Prediction for Short Videos: Methods and Results
- Title（参考訳）: VQualA 2025 ショートビデオのエンゲージメント予測への挑戦:方法と結果
- Authors: Dasong Li, Sizhuo Ma, Hang Hua, Wenjie Li, Jian Wang, Chris Wei Zhou, Fengbin Guan, Xin Li, Zihao Yu, Yiting Lu, Ru-Ling Liao, Yan Ye, Zhibo Chen, Wei Sun, Linhan Cao, Yuqin Cao, Weixia Zhang, Wen Wen, Kaiwei Zhang, Zijian Chen, Fangfang Lu, Xiongkuo Min, Guangtao Zhai, Erjia Xiao, Lingfeng Zhang, Zhenjie Su, Hao Cheng, Yu Liu, Renjing Xu, Long Chen, Xiaoshuai Hao, Zhenpeng Zeng, Jianqin Wu, Xuxu Wang, Qian Yu, Bo Hu, Weiwei Wang, Pinxin Liu, Yunlong Tang, Luchuan Song, Jinxi He, Jiaru Wu, Hanjia Lyu,
- Abstract要約: 本稿では,ICCV 2025とともに開催されたVQualA 2025 Challenge on Engagement Prediction for Short Videosの概要を紹介する。
この課題は、ソーシャルメディアプラットフォーム上でのユーザ生成コンテンツ(UGC)ショートビデオの人気を理解し、モデル化することに焦点を当てている。
チャレンジの目的は、ユーザエンゲージメントに影響を与える複雑な要因を捉える、堅牢なモデリング戦略を促進することである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 119.8174531909733
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: This paper presents an overview of the VQualA 2025 Challenge on Engagement Prediction for Short Videos, held in conjunction with ICCV 2025. The challenge focuses on understanding and modeling the popularity of user-generated content (UGC) short videos on social media platforms. To support this goal, the challenge uses a new short-form UGC dataset featuring engagement metrics derived from real-world user interactions. This objective of the Challenge is to promote robust modeling strategies that capture the complex factors influencing user engagement. Participants explored a variety of multi-modal features, including visual content, audio, and metadata provided by creators. The challenge attracted 97 participants and received 15 valid test submissions, contributing significantly to progress in short-form UGC video engagement prediction.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ICCV 2025とともに開催されたVQualA 2025 Challenge on Engagement Prediction for Short Videosの概要を紹介する。
この課題は、ソーシャルメディアプラットフォーム上でのユーザ生成コンテンツ(UGC)ショートビデオの人気を理解し、モデル化することに焦点を当てている。
この目標を達成するために、この課題は、現実世界のユーザインタラクションから派生したエンゲージメントメトリクスを特徴とする、新しいショートフォームのUGCデータセットを使用する。
このチャレンジの目的は、ユーザエンゲージメントに影響を与える複雑な要因を捉える、堅牢なモデリング戦略を促進することである。
参加者は、ビジュアルコンテンツ、オーディオ、クリエイターが提供するメタデータなど、さまざまなマルチモーダル機能を探索した。
このチャレンジには97人の参加者が参加し、15件の有効なテストが提出され、短フォーマットのUGCビデオエンゲージメント予測の進展に大きく貢献した。
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