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AVA-理解人类动作的精细标记视频数据集

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Action/Event Detection Classification

数据结构 ? 7.36M

    Data Structure ?

    * 以上分析是由系统提取分析形成的结果,具体实际数据为准。

    README.md

    教机器理解视频中的人类动作是计算机视觉的一个基本研究课题,对于个人视频搜索和发现、运动分析和手势接口等应用必不可少。过去几年来,在图像中分类和查找对象取得了令人兴奋的突破,但识别人类动作仍然是一个巨大的挑战。原因在于,就其本性而言,人类动作的定义不如视频对象完善,因此,很难构建精细标记的动作视频数据集。尽管有许多基准数据集(如 UCF101、ActivityNet 和 DeepMind 的 Kinetics)采用图像分类标记模式,并为数据集中的每个视频或视频剪辑分配一个标签,但对于有多人执行不同动作的复杂场景,还没有相应的数据集。

    为促进对人类动作识别的进一步研究,我们发布了 AVA,它诞生于“原子视觉动作”,是一个全新的数据集,为扩展视频序列中的每个人提供多个动作标签。AVA 由 YouTube 中公开视频的网址组成,注解了一组 80 种时空局部化的原子动作(如“走”、“踢(物体)”、“握手”等),产生了 5.76 万个视频片段、9.6 万个标记动作执行人以及总共 21 万个动作标签。

    ×

    帕依提提提温馨提示

    该数据集正在整理中,为您准备了其他渠道,请您使用

    注:部分数据正在处理中,未能直接提供下载,还请大家理解和支持。
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