<html xmlns:v="urn:schemas-microsoft-com:vml" xmlns:o="urn:schemas-microsoft-com:office:office" xmlns:w="urn:schemas-microsoft-com:office:word" xmlns:m="http://schemas.microsoft.com/office/2004/12/omml" xmlns="http://www.w3.org/TR/REC-html40"><head><meta http-equiv=Content-Type content="text/html; charset=utf-8"><meta name=Generator content="Microsoft Word 15 (filtered medium)"><style><!--
/* Font Definitions */
@font-face
        {font-family:"Cambria Math";
        panose-1:2 4 5 3 5 4 6 3 2 4;}
@font-face
        {font-family:Calibri;
        panose-1:2 15 5 2 2 2 4 3 2 4;}
/* Style Definitions */
p.MsoNormal, li.MsoNormal, div.MsoNormal
        {margin:0cm;
        font-size:11.0pt;
        font-family:"Calibri",sans-serif;
        mso-fareast-language:EN-US;}
a:link, span.MsoHyperlink
        {mso-style-priority:99;
        color:#0563C1;
        text-decoration:underline;}
p.MsoPlainText, li.MsoPlainText, div.MsoPlainText
        {mso-style-priority:99;
        mso-style-link:"Texte brut Car";
        margin:0cm;
        font-size:11.0pt;
        font-family:"Calibri",sans-serif;
        mso-fareast-language:EN-US;}
span.EmailStyle20
        {mso-style-type:personal-reply;
        font-family:"Calibri",sans-serif;
        color:windowtext;}
span.TextebrutCar
        {mso-style-name:"Texte brut Car";
        mso-style-priority:99;
        mso-style-link:"Texte brut";
        font-family:"Calibri",sans-serif;
        mso-fareast-language:EN-US;}
.MsoChpDefault
        {mso-style-type:export-only;
        font-size:10.0pt;}
@page WordSection1
        {size:612.0pt 792.0pt;
        margin:70.85pt 70.85pt 70.85pt 70.85pt;}
div.WordSection1
        {page:WordSection1;}
--></style><!--[if gte mso 9]><xml>
<o:shapedefaults v:ext="edit" spidmax="1026" />
</xml><![endif]--><!--[if gte mso 9]><xml>
<o:shapelayout v:ext="edit">
<o:idmap v:ext="edit" data="1" />
</o:shapelayout></xml><![endif]--></head><body lang=FR link="#0563C1" vlink="#954F72" style='word-wrap:break-word'><div class=WordSection1><p class=MsoNormal><span lang=EN-US>---------------------------------------<o:p></o:p></span></p><p class=MsoNormal><span lang=EN-US>Apologies for multiple copies<o:p></o:p></span></p><p class=MsoNormal><span lang=EN-US>---------------------------------------<o:p></o:p></span></p><p class=MsoPlainText><span lang=EN-US><o:p> </o:p></span></p><p class=MsoPlainText><span lang=EN-US>The LIFAT laboratory (Tours city, France) </span><a href="https://lifat.univ-tours.fr/"><span lang=EN-US>https://lifat.univ-tours.fr/</span></a><span lang=EN-US> has published a dataset, named STVD "large-Scale TV Dataset",  for the research community in the Computer Vision field. The STVD dataset is designed to aim at evaluating performance of partial video copy detection (PVCD) methods. The PVCD goal is to find one or more video segments of a reference video which have transformed copies. The STVD dataset is now public available (website link below) under an intellectual property agreement / terms of use.<o:p></o:p></span></p><p class=MsoPlainText><span lang=EN-US><o:p> </o:p></span></p><p class=MsoPlainText><a href="https://dataset-stvd.univ-tours.fr/pvcd/"><span lang=EN-US>https://dataset-stvd.univ-tours.fr/pvcd/</span></a><span lang=EN-US> <o:p></o:p></span></p><p class=MsoPlainText><span lang=EN-US><o:p> </o:p></span></p><p class=MsoPlainText><span lang=EN-US>STVD is the largest public dataset on the PVCD task. It was constituted with about 83 thousands of videos having in total of more than 10 thousands of hours duration and including more than 420 thousands of video copy pairs. It offers different test sets for a fine performance characterization (frame degradation, global transformation, video speeding, etc.) with a frame level annotation for the real-time detection and video alignment. Baseline comparisons were reported to show a room for improvement. <o:p></o:p></span></p><p class=MsoPlainText><span lang=EN-US><o:p> </o:p></span></p><p class=MsoPlainText><span lang=EN-US>More information about the STVD dataset can be found into the publications [1, 2]. <o:p></o:p></span></p><p class=MsoPlainText><span lang=EN-US><o:p> </o:p></span></p><p class=MsoPlainText>[1] V.H. Le, M. Delalandre and D. Conte. <span lang=EN-US>A large-Scale TV Dataset for partial video copy detection. International Conference on Image Analysis and Processing (ICIAP), Lecture Notes in Computer Science (LNCS), vol 13233, pp. 388-399, 2022. </span><a href="https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03638514/document"><span lang=EN-US>https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03638514/document</span></a><span lang=EN-US>  <o:p></o:p></span></p><p class=MsoPlainText><span lang=EN-US><o:p> </o:p></span></p><p class=MsoPlainText>[2] V.H. Le, M. Delalandre and D. Conte. Une large base de données pour la détection de segments de vidéos TV. Journées Francophones des Jeunes Chercheurs en Vision par Ordinateur (ORASIS), 2021. <a href="https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03339724/document">https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03339724/document</a>  <o:p></o:p></p><p class=MsoNormal><o:p> </o:p></p></div></body></html>