Aug, 2018

Kinetics-600 简要介绍

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TL;DR本文介绍了 DeepMind Kinetics 人类行为数据集的扩展，从拥有 400 个类别和至少 400 个视频片段变成 600 个类别和至少 600 个视频片段，并使用多种语言（葡萄牙语）进行多次查询以拓展数据集，同时使用 I3D 神经网络架构实现了基线性能，论文配合发布了公共测试集的真实标签。
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发现论文，激发创造
  • Kinetics-700 人类动作数据集简明注释

    本文介绍了 DeepMind Kinetics 人类行为数据集从 600 类扩展到 700 类的详细更改，并使用 I3D 神经网络架构提供了基线结果和全面的统计数据。

    Jul, 2019

  • Kinetics-700-2020 人类动作数据集短注

    描述了 DeepMind Kinetics 人类动作数据集的 2020 版本，扩展并更新了 Kinetics-700 数据集，其中包含来自不同 YouTube 视频的至少 700 个视频剪辑，以及介绍了更新的数据集所做的变化和使用 I3D 网络的基线结果的详细统计。

    Oct, 2020

  • 运动动作视频动力学人类数据集

    介绍了 DeepMind Kinetics 人类动作视频数据集，包含 400 个动作类别的视频片段，视频时长为 10 秒，并描述该数据集的统计信息、收集方式，以及神经网络在分类和偏差分析方面的性能指标和结果。

    May, 2017

  • 行动识别的未来何去何从？一种新模型及动力学数据集

    本研究基于 Kinetics 数据集重新评估最先进的体系结构，并引入一种新的双流膨胀 3D ConvNet（I3D），该 ConvNet 可以在视频中学习无缝的时空特征提取器，利用成功的 ImageNet 架构设计及其参数，经过在 Kinetics 上的预训练后，I3D 模型在动作分类方面表现明显提高。

    May, 2017

  • AVA-Kinetics 本地化人类行为视频数据集

    该论文介绍了 AVA-Kinetics 本地化人类行为视频数据集，其中包含超过 230k 个帧，对每个人的关键帧进行了 80 个 AVA 动作类的注释，通过视频行动变换网络在 AVA-Kinetics 数据集上进行了基线评估，并证明了在 AVA 测试集上行动分类的表现有所改善。

    May, 2020

  • 使用人类动作构建视频语言数据集进行多模态逻辑推理

    介绍了一个新的包含人类行为的视频和语言数据集，该数据集专注于描述动态人类动作的故事意图和局限性表达式，该数据集预计对评估包括否定和量化在内的复杂语句与视频之间的多模态推理系统非常有用。

    Jun, 2021

  • KIT 运动语言数据集

    本研究提出了 KIT 运动 - 语言数据集，该数据集包括来自多个动作捕捉数据库的数据，并使用统一的表示法聚合，以获得自然语言的动作注释，通过困惑度选择和众包方法进行注释。该数据集包含 3911 个运动，6278 个自然语言注释，使人类运动和自然语言之间的语义表示研究变得更加透明和可比较。

    Jul, 2016

  • MoVi：一个大型通用运动与视频数据集

    本文介绍了一组新的人体运动和视频数据集 MoVi，其中包括 60 名女性和 30 名男性表演 20 种预定义的日常动作和运动，以及一种自选运动。该数据集包含 9 小时的运动捕捉数据、17 小时的 4 个不同视角的视频数据和 6.6 小时的 IMU 数据，同时还描述了数据集的收集和后处理过程，并探讨了该数据集可促进的研究方向。

    Mar, 2020

  • UCF101: 从野外视频中提取的 101 种人体动作数据集

    介绍了 UCF101，这是一个包含 101 个动作类别的数据集，超过 13k 个剪辑和 27 小时的视频数据，利用标准词袋法对该数据集进行了基线动作识别结果，总体性能为 44.5％。据我们所知，UCF101 目前是由于其大量的类别，大量的剪辑和无约束的特点为最具挑战性的动作数据集。

    Dec, 2012

  • 时刻数据集：百万事件视频用于事件理解

    Moments in Time 数据集是一个包含 100 万短视频的大型人工注释集合，主要用于研究动态事件的空间 - 音频 - 时间动态建模，包括 339 个类别的活动标注，可作为发展至人类日常处理的复杂性和抽象推理水平的模型的新挑战。

    Jan, 2018