Kinetics600中所有动作父类的名称

Kinetics600中所有动作的父类名称如下：

1. Brushing
2. Climbing
3. Dancing
4. Drinking
5. Eating
6. Exercising
7. Fishing
8. Gardening
9. Grooming
10. Jumping
11. Kicking
12. Playing
13. Riding
14. Running
15. Shooting
16. Skateboarding
17. Skiing
18. Skydiving
19. Swimming
20. Walking

相关问题

Kinetics600中human activities中子类动作有什么

Kinetics600数据集中的human activities包含许多子类动作，包括但不限于以下几种：

- 打电话
- 吃东西
- 喝水
- 空手击打
- 滑板
- 滑雪
- 游泳
- 跑步
- 跳舞
- 骑自行车
- 排球
- 唱歌
- 玩游戏
- 读书

这些子类动作都是人类在日常生活中常见的活动，通过Kinetics600数据集的收集和整理，可以为人类活动识别和动作分析的研究提供有力的支持。

kinetics数据集包含什么动作

### 回答1：
Kinetics 数据集是一个用于视频动作识别的大型数据集。它包含超过600类的动作, 其中一些例如：

- 举重
- 游泳
- 游戏
- 攀岩
- 打篮球
- 烹饪
- 打乒乓球
- 打高尔夫
- 骑自行车
- 敲键盘
- 弹钢琴

该数据集是由 Google DeepMind 和 其他机构共同开发并整理，包含了超过 600,000 个视频片段，总时长超过 7200 小时，并且还不断更新。

### 回答2：
Kinetics数据集是一个广泛应用于人类动作识别的数据集，包含了多个不同类型的动作。该数据集中包含了600个动作类别，每个类别都有大约400-500个视频样本。这些动作类别涵盖了人类日常生活中各种不同的动作，例如跑步、跳舞、打篮球、吹气球、拍手等。

这些动作类别在Kinetics数据集中按照字母顺序排列，并且每个类别都有一个独特的标识符和名称。其中一些常见的动作类别包括：抱孩子、举重、刷牙、吃东西、拉小提琴、梳头、跳水、滑冰、开车等。

Kinetics数据集的视频样本是通过从YouTube上提取而来的，这些视频包含了各种不同的摄像条件和拍摄角度。每个视频样本的时长大约为10秒，以15帧/秒的帧率进行采样。

通过Kinetics数据集，研究人员可以训练和评估各种不同的人类动作识别算法。这些算法可以帮助计算机理解并识别人类在视频中的不同动作，从而应用于许多领域，如视频监控、体育分析、健身指导等。