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UCF Sport Action运动视频数据集

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简介:
UCF Sport Action 数据集是一套包含各类体育活动中动作视频的数据集合,广泛应用于计算机视觉和机器学习领域,特别适合于人体姿态识别、行为分析等研究。 UCF Sport Action 数据集是一个包含各种场景和角度的人类运动视频的数据集合,这些视频是从 BBC 和 ESPN 的电视新闻节目中采集的。数据集中共有 150 段剪辑,分辨率为 720x480 像素。具体到每种运动及其对应的剪辑数量如下:跳水(14个视频)、高尔夫秋千(18个视频)、踢球(20个视频)、吊装(6个视频)、骑马(12个视频)、跑步(13个视频)、滑板(12 个视频)、秋千长椅(20 个视频)、摆动侧向运动(13 个视频)和步行 (22 个视频)。

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客服
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  • UCF Sport Action
    优质
    UCF Sport Action 数据集是一套包含各类体育活动中动作视频的数据集合,广泛应用于计算机视觉和机器学习领域,特别适合于人体姿态识别、行为分析等研究。 UCF Sport Action 数据集是一个包含各种场景和角度的人类运动视频的数据集合,这些视频是从 BBC 和 ESPN 的电视新闻节目中采集的。数据集中共有 150 段剪辑,分辨率为 720x480 像素。具体到每种运动及其对应的剪辑数量如下:跳水(14个视频)、高尔夫秋千(18个视频)、踢球(20个视频)、吊装(6个视频)、骑马(12个视频)、跑步(13个视频)、滑板(12 个视频)、秋千长椅(20 个视频)、摆动侧向运动(13 个视频)和步行 (22 个视频)。
  • UCF-101.z02(续)
    优质
    本研究是关于UCF-101.z02数据集的工作延续,旨在推进视频动作识别领域的技术进步。通过引入新方法优化现有模型,提高其在大规模视频分类任务中的准确性和效率。 将十个小的UCF-101数据集下载到一个文件夹中,解压任意一个小数据集即可获得完整的UCF-101数据集。
  • UCF-101.z01(其一)
    优质
    UCF-101.z01是UCF-101动作识别数据集的一部分,包含多样化的日常活动视频片段,旨在促进计算机视觉领域内的动作理解和分类研究。 将十个UCF-101数据集的样本下载到一个文件夹中,解压任意一个小数据集即可获取完整的UCF-101数据集。
  • UCF-101 版本6
    优质
    UCF-101数据集版本6包含超过13,000段视频,涵盖101种不同动作类别,为动作识别研究提供全面资源。 将十个UCF-101数据集的压缩文件下载到同一个文件夹里,解压其中任意一个压缩文件即可获得完整的UCF-101数据集。
  • UCF-101.z05(第五个
    优质
    UCF-101.z05是大规模视频行为识别领域的第五个数据子集,包含超过3,000段日常生活动作视频,用于深度学习模型训练与测试。 下载十个小的UCF-101数据集到一个文件夹里,并解压其中任意一个小的数据集即可获得完整的UCF-101数据集。
  • UCF-101.z07(第七个
    优质
    UCF-101.z07是动作识别研究中的第七个子数据集,包含来自日常生活和体育活动的超过13,000段视频。 下载十个小的UCF-101数据集到一个文件夹中,并解压任意一个小数据集即可获取完整的UCF-101数据集。
  • UCF-101.z08(版本8)
    优质
    UCF-101.z08是动作识别领域的一个重要数据集版本,包含超过13,000个视频片段,涵盖101种不同类别的人类活动。该版本经过优化和更新,为研究人员提供了高质量的训练和测试资源。 将十个UCF-101数据集的较小版本下载到一个文件夹中,解压任意一个小数据集即可获得完整的UCF-101数据集。
  • UCF-101.z09(第九个
    优质
    UCF-101.z09是大型动作识别数据集UCF-101的一个特定版本或分片,专注于视频动作分类的研究与应用。 这段简介虽然没有严格限制在50字内,但简洁地介绍了该数据集的背景和用途。如果需要更具体的描述,请提供更多信息。 将十个小的UCF-101数据集下载到一个文件夹中,解压任意一个小数据集即可获得完整UCF-101数据集。
  • UCF-101.zip(包含10)
    优质
    UCF-101.zip 数据集中包含了超过10小时、来自101个不同类别的一千多个视频片段,旨在支持人体动作识别研究。 下载十个小的UCF-101数据集到一个文件夹里,解压其中任意一个小的数据集即可获得完整的UCF-101数据集。
  • 作捕捉
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    动作捕捉视频数据集是一系列记录人类或虚拟角色动作和姿态的数字化文件集合,广泛应用于动画制作、游戏开发及运动分析等领域。 《动作捕捉技术与数据集详解》 动作捕捉(Motion Capture,简称Mocap)是一种将人体运动转换为数字数据的技术,在电影、游戏、体育分析及医疗康复等众多领域中发挥着重要作用。通过传感器记录并解析人体关节和肢体的动作信息,并将其转化为三维模型的动态行为。本段落将深入探讨该技术的基本原理及其应用价值,并强调相关数据集的重要性。 一、动作捕捉技术概述 1. 技术原理:动作捕捉主要依赖于光学、惯性或机械类型的传感器,安装在演员的身体关键部位以追踪其位置和运动情况。其中,光学系统通常使用红外摄像机配合反光标记;而惯性设备则利用加速度计、陀螺仪及磁力计等组件。 2. 工作流程:首先,在拍摄前需要对参与表演者进行“布点”,即在身体上特定位置贴好反光标志或安装传感器。随后,演员依据剧本要求完成相应动作;最后通过软件解析采集到的数据信息生成三维动画效果。 3. 应用场景:在影视作品中,《阿凡达》和《指环王》等电影就利用了这项技术为虚拟角色赋予逼真的人体动态表现力;而在体育界,它可以帮助教练员与运动员分析动作技巧、提升竞技水平;医疗康复领域则可借助于该技术进行运动损伤评估及康复治疗。 二、动作捕捉数据集的价值 1. 训练与验证:对于机器学习和人工智能模型而言,高质量的动作捕捉视频资料是不可或缺的训练素材。这些资源能够提供丰富多样的真实人体活动样本,帮助算法准确识别并模拟人类行为模式,在深度学习领域尤其如此。 2. 研究与发展:科学家们可以利用此类数据集开展动作分析、合成以及运动规律探索等研究工作,从而推动技术进步。 3. 教育与培训:教育机构可将这些材料作为教学工具使用,使学生能够直观地理解人体运动学知识并提高实践技能水平。 三、“Motion Capture 数据集”详解 “Motion Capture Data Set”是一个专门收集动作捕捉视频数据的数据集合体。它包含了一系列人类活动的记录文件,可用于训练AI算法识别和模拟各种行为类型(如跑步、跳跃等),同时也可以作为动画制作过程中的参考素材。研究者们可以通过这些资料深入分析不同类型的运动模式,并从中提取关键帧与轨迹信息。 总之,动作捕捉技术及其相关数据集在现代社会中扮演着重要角色,不仅促进了娱乐产业创新,还为科学研究和技术发展提供了宝贵资源。随着该领域的持续进步与发展,我们有理由相信未来将出现更多基于动作捕捉的应用场景改变人们对运动的理解和互动方式。