至此以后不再使用UCF101数据集,所以宣告了该数据集的死亡
时间: 2023-10-22 19:06:29 浏览: 51
I3D模型的性能提升确实是非常显著的,但并不意味着UCF101数据集已经死亡。虽然I3D模型在UCF101数据集上表现出色,但这并不代表其在其他数据集上也能表现优异。此外,UCF101数据集作为一个经典的行为识别数据集,仍然被广泛使用。虽然已经出现了一些更新的数据集,但UCF101数据集仍然是一个重要的基准数据集,用于比较不同模型的性能。因此,我们仍然需要继续关注UCF101数据集,并且在此基础上不断探索更加复杂的动作识别问题。
相关问题
ucf-101数据集对比试验结果
UCF-101是一个广泛使用的视频动作识别数据集,包含101个动作类别,每个类别约有100-300个视频剪辑。对于UCF-101数据集的比较试验通常采用准确性作为评估指标。以下是一些UCF-101数据集上的比较试验结果:
1. I3D网络:在I3D网络上进行的UCF-101分类试验中,最好的结果是由Feichtenhofer等人在2019年提出的SlowFast-I3D网络实现的,其在split1上取得了94.4%的准确率。
2. TSN网络:在TSN网络上进行的UCF-101分类试验中,最好的结果是由Wang等人在2018年提出的TSN网络实现的,其在split1上取得了94.2%的准确率。
3. R(2+1)D网络:在R(2+1)D网络上进行的UCF-101分类试验中,最好的结果是由Tran等人在2018年提出的R(2+1)D网络实现的,其在split1上取得了94.0%的准确率。
需要注意的是,这些结果是在不同的实验设置下得到的,因此不可直接进行比较。此外,UCF-101数据集已经存在多年,可能存在一些不同版本的数据集,这也可能对比较试验结果产生影响。
UCF-Crime数据集
UCF-Crime数据集是用于监控视频中异常行为识别的数据集。它由UCF计算机视觉小组收集,包括了13种不同类型的犯罪行为,如持枪、行凶、抢劫等。数据集包含了1900多个视频片段,每个片段长度约30秒,总计超过100小时的视频。这些视频片段是从不同的监控摄像头中采集的,场景也有所不同,如银行、商店、公共场所等。UCF-Crime数据集是一个用于犯罪行为检测和分类的重要基准,已经被广泛应用于各种研究领域和应用中。