怎么制作深度学习视频数据集
时间: 2023-11-19 12:05:26 浏览: 45
制作深度学习视频数据集的一般步骤如下:
1. 确定数据集的目标和范围:确定要收集的视频类型、主题和内容。
2. 收集视频数据:从公共数据集、视频分享网站或自己拍摄等方式收集视频数据。
3. 标注数据:根据数据集目标和范围,对视频进行标注,例如分类、对象检测或图像分割等。
4. 划分数据集:将数据集划分为训练集、验证集和测试集。
5. 数据预处理:对数据进行预处理,例如裁剪、缩放、色彩空间转换等。
6. 存储数据:将数据集存储到硬盘或云存储中。
需要注意的是,制作深度学习视频数据集需要投入大量的时间和精力,同时需要具备专业的技能和知识。如果没有足够的经验和资源,可以考虑使用公共数据集或购买已有的数据集。
相关问题
深度学习视频数据集代码
以下是使用 PyTorch 加载视频数据集的示例代码:
```python
import torch
import torchvision
from torchvision import transforms
# 定义数据转换
transform = transforms.Compose([
transforms.Resize((256, 256)),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize(mean=[0.5, 0.5, 0.5], std=[0.5, 0.5, 0.5])
])
# 加载数据集
train_dataset = torchvision.datasets.VideoFolder(
root='path/to/dataset',
transform=transform,
extensions=('avi',),
loader=torchvision.datasets.video_utils.video_loader,
frame_rate=30,
num_workers=4,
clip_duration=16
)
# 创建数据加载器
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
train_dataset,
batch_size=4,
shuffle=True,
num_workers=4,
pin_memory=True
)
# 遍历数据集
for i, (inputs, targets) in enumerate(train_loader):
# 处理数据
pass
```
在上面的代码中,`VideoFolder` 类用于加载视频数据集,`transform` 对视频进行预处理。`num_workers` 参数用于指定数据加载器使用的线程数,`clip_duration` 参数用于指定每个视频剪辑的长度。在训练过程中,我们可以使用 `train_loader` 逐批加载数据,进行模型训练。
深度学习微表情识别数据集
深度学习微表情识别的数据集包括CASME II和SAMM数据集。这些数据集被广泛用于研究微表情识别算法的性能。在CASME II数据集中,包含了由观察者观察到的微表情视频,共计247个样本。而SAMM数据集则包含了由多个观察者观察到的微表情视频,共计159个样本。这些数据集提供了丰富的微表情样本,可以用于训练和评估深度学习模型的性能。\[1\]\[2\]为了扩大数据集并减少微表情定位的不利影响,一些研究还提出了双终端微表情采集策略,并将其应用于光流图中,以捕捉微表情的时空信息。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Micro-expression recognition with supervised contrastive learning基于监督对比学习的微表情识别](https://blog.csdn.net/weixin_55768678/article/details/127316407)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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