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UCF101数据集是行为识别数据集。

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简介：
The UCF101 dataset is offered by the University of Central Florida. Specifically, two separate collections of datasets – UCF101_TrainTestSplits-DetectionTask_datasets.zip and UCF101_TrainTestSplits-RecognitionTask_datasets.zip – are made available for use. These resources were furnished by the Central Florida institution.

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  • UCF101 - 行为识别数据集（Action Recognition Dataset）
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    UCF101是一个包含超过13,000个视频片段的行为识别数据集，涵盖了101种不同的日常动作类别，广泛应用于计算机视觉领域中的行为理解和分析研究。 UCF101 数据集由中央佛罗里达大学提供。该数据集包含两个主要部分：UCF101_TrainTestSplits-DetectionTask_datasets.zip 和 UCF101_TrainTestSplits-RecognitionTask_datasets.zip。
     
  • 行为识别的数据集合
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    行为识别的数据集合旨在收集和整理各类人类活动数据集，以促进行为识别领域的研究与发展。这些数据涵盖多种场景与应用，助力于提高机器对人类日常行为的理解能力。 总结了行为识别领域常用的数据集，主要涵盖国外的相关数据集。
     
  • UCF101动作数据集
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    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。
     
  • 简化版的UCF101数据集
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    该简介描述了一个精简版本的UCF101数据集，旨在为研究和开发提供一个更易于处理且涵盖广泛动作类别的视频数据集合。 精简版的UCF101数据集包含了原始数据集中的一部分视频片段，旨在减少存储需求并加快实验速度，同时保持足够的多样性以支持各种计算机视觉任务的研究与开发。该版本通过剔除冗余或重复的内容，并保留最具代表性的样本，确保了数据的有效性和实用性。
     
  • 红外行为识别数据集RAR文件
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    该RAR文件包含一个用于训练和评估红外行为识别算法的数据集，内含多种场景下的视频片段及对应的行为标签。 本资源是一个公开的红外行为识别数据集，包含六类行为：sitting（坐着）、running（跑步）、standing（站立）、looking-back（回头）、walking（行走）和lying-down（躺下）。该数据集包括两个文件夹，即训练文件夹和测试文件夹。其中，每类行为在训练数据集中各有200张图片，在测试数据集中各有80张图片。
     
  • USC行人识别数据集
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    USC行人识别数据集是由美国南加州大学开发的一个大型图像数据库，包含多样化的行人图片和视频片段，旨在促进行人检测与识别的研究。 USC行人数据集是一个用于行人检测的资源。由于官网下载较为复杂，这里提供一份可以直接使用的版本。如果有任何问题，请通过评论或私信联系我，我会尽力解决。谢谢。
     
  • RegDB行人再识别数据集
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    RegDB行人再识别数据集是一个专门设计用于评估和比较不同行人重识别算法性能的数据集合，包含大量多视角、跨场景的行人图像。 用于行人再识别的RegDB数据集。
     
  • 手写体识别数据集 手写体识别数据集
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    手写体识别数据集是一系列包含大量手写字符图像的数据集合，用于训练和测试机器学习模型对手写文字进行准确识别的能力。 识别手写体数据集是一项重要的任务，在机器学习和计算机视觉领域有着广泛的应用。这类数据集通常包含大量的手写数字或字母样本，用于训练模型以提高对手写字符的识别能力。 例如，MNIST 数据集是一个非常著名的手写数字识别的数据集，它包含了大量由人类书写的0到9的数字图像，每个图像都是28x28像素大小。这个数据集被广泛应用于各种机器学习算法中，用于测试和比较不同模型在手写字符识别任务上的表现。 除了MNIST外，还有其他一些类似的手写体数据集可供使用，比如EMNIST、IAM Handwriting Database等，它们提供了更加多样化的样本以满足不同的研究需求。这些数据集的利用大大推动了相关领域的发展，并且为研究人员提供了一个良好的实验平台来验证他们的理论和技术。 综上所述，识别手写体的数据集是机器学习和计算机视觉领域不可或缺的一部分资源，对于促进该领域的技术进步具有重要意义。