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THUMOS 2014数据集是一个专注于行为分析的重要数据集,涵盖了两个主要任务:行为识别和时序行为检测。以下将从两个任务的特点、数据规模以及相关信息进行详细说明。
THUMOS 2014的行为识别任务基于UCF101数据集,包含101类不同的动作。训练集包含13320段分割好的视频片段,验证集和测试集分别包含1010和1574个未分割的视频片段。这种分割方式有助于模型在不同视频片段上进行训练和测试。
时序行为检测任务的数据集相对精细。包含20类动作的未分割视频片段,标注了详细的行为信息。验证集包含200个视频,共计3007个行为片段;测试集包含213个视频,共计3358个行为片段。每个类别的平均标注个数为150个,平均持续时间为4.04秒,总标注时长为12159.8秒。测试集的平均标注个数为167.9个,平均持续时间为4.47秒,总标注时长为15040.3秒。
THUMOS 2014数据集的独特之处在于其多样性和标注精度。图表数据显示,不同类别的标注个数和平均动作持续时间有明显差异。通过直观的图表展示,读者可以快速了解各类别的特点。
作为从事数据整理和研究的爱好者,我在学术研究和实践中积累了丰富的数据资源,涵盖目标检测、图像分类、图像分割、行为检测等多个方向。这些数据集包括城市火灾、森林火险、车牌识别、人脸识别等,规模均超过几十GB。
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