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编程问答

yolo 视频场景行为数据集

發布時間:2025/3/11 编程问答 19 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 yolo 视频场景行为数据集 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

1?HOLLYWOOD2

https://www.di.ens.fr/~laptev/actions/hollywood2/

?動作樣本(15Gb)?|?場景樣本(25Gb)

包含了 12 個動作類別和 10個場景共3669個樣本,所有樣本均是從69部 Hollywood 電影中抽取出來的。視頻樣

?

2??IXMAS

http://4drepository.inrialpes.fr/public/viewgroup/6

0 - 無, 1 - 檢查手表,2 - 交叉手臂,3 - 刮頭,4 - 坐下,5 - 起床,6 - 轉身,7 - 步行,8 - 波,9 - 拳,10 - 踢,11 - 點, 12 - 接球,13 - 投擲(頭頂),14 - 投擲(從下往上)

11名演員每3次進行13次每日現場動作。演員們自由選擇位置和方向。

3?walking, jogging, running,boxing, hand waving and hand clapping KTH

4.?The Weizmann Dataset(2005)

bend, jack, jump, pjump, run,side, skip, walk, wave1,wave2

5?https://www.crcv.ucf.edu/data/UCF101.php

其中UCF101是目前動作類別數、樣本數最多的數據庫之一,樣本為13320段視頻,類別數為101類。

涂抹眼部化妝,涂抹唇膏,射箭,嬰兒爬行,平衡木,樂隊行進,棒球球,籃球射擊,籃球扣籃,臥推,騎自行車,臺球擊球,吹干頭發,吹蠟燭,體重深蹲,保齡球,拳擊沙袋,拳擊速度袋,蛙泳,刷牙,清潔和挺舉,懸崖跳水,板球保齡球,板球射擊,廚房切割,跳水,擊鼓,擊劍,曲棍球懲罰,地板體操,飛盤捕捉,前爬,高爾夫揮桿,理發,錘子投擲,錘擊,倒立俯臥撐,倒立行走,頭部按摩,跳高,賽馬,騎馬,呼啦圈,冰舞,標槍投擲,雜耍球,跳繩,跳躍Jack,Kayaking,Knitting,Long Jump,Lunges,Military Parade,Mixing Batter,Mopping floor,Nun chucks,Parallel Bars,比薩拋,彈吉他,彈鋼琴,彈奏小提琴,拉小提琴,演奏大提琴,玩Daf,演奏Dhol,吹長笛,玩西塔琴,撐桿跳,鞍馬,拉扯,沖床,俯臥撐,漂流,攀巖室內,繩索攀爬,劃船,薩爾薩旋轉,剃須胡子,Shotput,滑板登機,滑雪,Skijet,跳傘,足球雜耍,足球罰款,靜止環,相撲摔跤,沖浪,秋千,乒乓球拍攝,太極拳,網球秋千,投擲鐵餅,蹦床跳躍,打字,不均勻的酒吧,排球扣球,與狗散步,墻壁俯臥撐,寫在船上,喲喲。剃須胡子,Shotput,滑板登機,滑雪,Skijet,天空潛水,足球雜耍,足球罰款,靜態戒指,相撲摔跤,沖浪,秋千,乒乓球拍攝,太極拳,網球秋千,投擲鐵餅,蹦床跳躍,打字,不均勻酒吧,排球扣球,與狗散步,墻壁俯臥撐,寫在船上,喲喲。剃須胡子,Shotput,滑板登機,滑雪,Skijet,天空潛水,足球雜耍,足球罰款,靜態戒指,相撲摔跤,沖浪,秋千,乒乓球拍攝,太極拳,網球秋千,投擲鐵餅,

蹦床跳躍,打字,不均勻酒吧,排球扣球,與狗散步,墻壁俯臥撐,寫在船上,喲喲

6.?The HMDB51 dataset(2011)http://serre-lab.clps.brown.edu/resource/hmdb-a-large-human-motion-database/#dataset

每天觀看近10億個在線視頻,計算機視覺研究的新興前沿是視頻識別和搜索。雖然已經投入大量精力來收集和注釋包含數千個圖像類別的大型可縮放靜態圖像數據集,但人類行為數據集卻遠遠落后。在這里,我們介紹從各種來源收集的HMDB,主要來自電影,以及一小部分來自公共數據庫,如Prelinger存檔,YouTube和Google視頻。該數據集包含6849個剪輯,分為51個動作類別,每個動畫類別至少包含101個剪輯。操作類別可以分為五種類型:

  • 一般的面部動作微笑,大笑,咀嚼,說話。
  • 對象操縱的面部動作:吸煙,吃,喝。
  • 一般身體動作:車輪,拍手,爬,爬樓梯,潛水,摔倒在地板上,反手翻轉,倒立,跳躍,拉起,向上推,跑,坐下,坐起來,翻筋斗,站起來,轉,走,波。
  • 與對象互動的身體動作:刷頭發,抓住,畫劍,運球,高爾夫,擊球,踢球,挑選,倒,推東西,騎自行車,騎馬,射球,射弓,射擊槍,搖擺棒球棒,劍練習,扔。
  • 人體互動的身體動作:擊劍,擁抱,踢人,吻,拳,握手,劍斗
  • 總結

    以上是生活随笔為你收集整理的yolo 视频场景行为数据集的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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