Classifying the closed two-level label system according to the video content, obtaining the classification label that describes the video.
该项目为👉 LIC2023视频语义理解技术评测任务👈 的快速启动版基准模型，项目基于github基线改造，为选手提供了存储和算力支持。模型包括两部分：1）视频分类标签模型 paddle-video-classify-tag；2）视频语义标签模型 paddle-video-semantic-tag。
视频分类标签模型根据视频内容在封闭的二级标签体系上进行分类，得到描述视频的分类标签；视频语义标签模型从视频的文本信息中抽取实体语义标签（选手可进行升级，如利用给定的知识库进行推理、融合多模信息提升标签理解效果，或生成标签等）。两部分模型产出的标签结果，分别对应技术评测标签中的分类标签、语义标签。
| No | Steps | Result |
|---|---|---|
| 1 | 环境搭建 |  |
| 2 | 数据加载 |  |
| 3 | 准备label集合 |  |
| 4 | 训练和验证分类模型 |    |
| 5 | 生成标签预测结果 |    |
| 6 | 数据处理 |  |
| 7 | 训练与验证 |  |
| 8 | 生成语义标签结果 |  |
| 9 | 结果文件生成和提交 |  |