UCF101动作数据集

简介：
UCF101动作数据集是由超过13,000个短视频组成的大型人体行为识别数据库，涵盖101种不同的日常活动类别。 UCF101是一个现实动作视频的动作识别数据集，收集自YouTube平台，提供了来自101个不同类别的共计13,320个视频样本。 总时长：约27小时 来源：YouTube采集 类别数量：共包含101种不同的动作类型。这些可以大致分为五大类： - 人与物体的交互（例如涂抹眼妆、涂抹口红） - 单纯肢体动作（如射箭、平衡木练习等） - 人际互动行为 - 演奏乐器 - 各项体育运动 每个类别下有25组，每组包含4到7个短视频。视频长度不一。 具体类别包括：涂抹眼妆、涂抹口红、射箭、婴儿爬行、平衡木练习、乐队游行、棒球击打动作展示等。 由于文件过大，上传受限，数据集通常通过百度网盘分享的方式提供下载链接，并且永久有效！ #### 数据集概述 UCF101是广泛使用的用于计算机视觉领域中的行为分析任务的数据集。它由Sergey Karpathy等人在2012年发布。 #### 视频数量与类别分布 - **视频总数**：包含总共约13,320个样本。 - **动作类别数**：涵盖101种不同的日常活动场景，包括但不限于人体与物体的互动、单纯的肢体动作、人与人的互动、演奏乐器以及体育运动等。 #### 组织结构 每个类别下分为25组，每组包含4到7个短视频。这些视频长度不一，有助于模型训练时处理不同长度的动作序列。 #### 主要分类及示例动作 UCF101中的动作类别大致可以划分为五大类： - 人与物体的交互：例如涂抹眼妆、涂抹口红等。 - 单纯肢体活动：如射箭、平衡木练习等。 - 人际互动行为：如握手、拥抱等。 - 演奏乐器 - 各项体育运动 具体类别包括但不限于以下例子： 1. **涂抹眼妆**（ApplyEyeMakeup） 2. **涂口红**（ApplyLipstick） 3. **射箭**（Archery） 4. **婴儿爬行**（BabyCrawling） 5. **平衡木练习**（BalanceBeam） #### 数据集的应用 UCF101数据集被广泛应用于深度学习领域，用于训练和评估动作识别模型。它可以用于多种应用场景，比如视频监控系统中的异常行为检测、智能家居中的用户行为理解等。 #### 获取途径 由于文件过大，通常会通过百度网盘分享的方式提供下载链接，并且永久有效！ UCF101作为一个高质量且多样化的动作识别数据集，对于研究者来说是非常宝贵的研究资源。通过对这些视频数据的学习和分析，可以帮助构建更加智能和高效的行为理解系统，从而推动计算机视觉和人工智能技术的发展。