UCF101动作数据集
UCF101是一个现实动作视频的动作识别数据集,收集自YouTube,提供了来自101个动作类别的13320个视频。 总时长:27个小时 视频来源:YouTube采集 视频类别:101 种 主要包括5大类动作 :人与物体交互,单纯的肢体动作,人与人交互,演奏乐器,体育运动。 每个类别(文件夹)分为25组,每组4~7个短视频,每个视频时长不等 具体类别:涂抹眼妆,涂抹口红,射箭,婴儿爬行,平衡木,乐队游行,棒球场,篮球投篮,篮球扣篮,卧推,骑自行车,台球射击,吹干头发,吹蜡烛,体重蹲,保龄球,拳击沙袋,拳击速度袋,蛙泳,刷牙,清洁和挺举,悬崖跳水,板球保龄球,板球射击,在厨房切割,潜水,打鼓,击剑,曲棍球罚款,地板体操,飞盘接球,前爬网,高尔夫挥杆,理发,链球掷,锤击,倒立俯卧撑,倒立行走,头部按摩,跳高,跑马,骑马,呼啦圈,冰舞,标枪掷,杂耍球,跳绳,跳跃杰克,皮划艇,针织,跳远,刺,阅兵,混合击球手,拖地。 由于文件太大,超过规定上传的1000MB,故打包为百度网盘链接上传,永久有效! ### UCF101动作数据集 #### 数据集概述 UCF101是一个广泛使用的动作识别数据集,主要用于计算机视觉领域中的行为分析任务。该数据集由Sergey Karpathy等人在2012年发布,是UCF系列数据集中的一员。它主要收集自YouTube平台上的视频片段,涵盖了各种各样的日常活动场景。 #### 数据集规模 - **视频数量**:UCF101包含总共13,320个视频样本,这些样本覆盖了101种不同的动作类别。 - **类别数量**:101个动作类别,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。 - **视频时长**:整个数据集的视频总时长约为27小时。 - **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。 #### 主要动作分类 UCF101中的动作类别大致可以分为五大类: 1. **人与物体的交互**:例如涂抹眼妆、涂抹口红、剪切食物等。 2. **单纯的肢体动作**:如射箭、平衡木、跳绳等。 3. **人与人的交互**:如握手、拥抱等。 4. **演奏乐器**:如弹奏吉他、敲打鼓等。 5. **体育运动**:如篮球、足球、网球等。 具体的动作类别非常丰富,包括但不限于以下例子: - **涂抹眼妆**(ApplyEyeMakeup) - **涂抹口红**(ApplyLipstick) - **射箭**(Archery) - **婴儿爬行**(BabyCrawling) - **平衡木**(BalanceBeam) - **乐队游行**(BandMarching) - **棒球击打**(BaseballPitch) - **篮球投篮**(Basketball) - **篮球扣篮**(BasketballDunk) - **卧推**(BenchPress) - **骑自行车**(Biking) - **台球射击**(Billiards) - **吹干头发**(BlowDryHair) - **吹蜡烛**(BlowOutCandles) - **体重深蹲**(BodyWeightSquats) - **保龄球**(Bowling) - **拳击沙袋**(BoxingPunchingBag) - **拳击速度袋**(BoxingSpeedBag) - **蛙泳**(BreastStroke) - **刷牙**(BrushingTeeth) - **清洁和挺举**(CleanAndJerk) - **悬崖跳水**(CliffDiving) - **板球保龄球**(CricketBowling) - **板球击球**(CricketShot) - **在厨房切割**(CuttingInKitchen) - **潜水**(Diving) - **打鼓**(Drumming) - **击剑**(Fencing) - **曲棍球罚球**(FieldHockeyPenalty) - **地板体操**(FloorGymnastics) - **飞盘接住**(FreestyleSoccer) - **前滚翻**(FrontCrawl) - **高尔夫挥杆**(GolfSwing) - **理发**(Haircut) - **链球掷**(HammerThrow) - **锤击**(Hammering) - **倒立俯卧撑**(HandstandPushups) - **倒立行走**(HandstandWalking) - **头部按摩**(HeadMassage) - **跳高**(HighJump) - **跑马**(HorseRace) - **骑马**(HorseRiding) - **呼啦圈**(HulaHoop) - **冰舞**(IceDancing) - **标枪掷**(JavelinThrow) - **杂耍球**(JugglingBalls) - **跳绳**(JumpRope) - **跳跃杰克**(JumpingJack) - **皮划艇**(Kayaking) - **针织**(Knitting) - **跳远**(LongJump) - **刺**(Lunge) - **阅兵**(MilitaryParade) - **混合击球手**(Mixing) - **拖地**(MoppingFloor) #### 数据集的应用 UCF101数据集被广泛应用于深度学习领域,特别是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、娱乐领域的手势识别等。 #### 获取途径 由于该数据集文件过大,超过了常见的上传限制,因此通常会通过网盘等方式进行分发。具体获取方式如下: - **链接**:[https://pan.baidu.com/s/1_yPAUOfVO-i8_yHS5UFG_g](https://pan.baidu.com/s/1_yPAUOfVO-i8_yHS5UFG_g) - **提取码**:ajmz - **分享者**:百度网盘超级会员V4 #### 使用工具与技术栈 对于UCF101数据集的处理和分析,常用的技术栈包括Python编程语言、深度学习框架如TensorFlow或PyTorch,以及相关的计算机视觉库如OpenCV等。此外,还有一些特定于动作识别任务的工具和技术,如光流估计、时空卷积网络等。 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。