国内下载google AVA dataset;download google AVA dataset in China downloadbaiduyunava-dataset UpdatedJun 6, 2022 Batchfile SRA2/SPELL Star65 Code Issues Pull requests Learning Long-Term Spatial-Temporal Graphs for Active Speaker Detection (ECCV 2022) ...
它是开源项目javadesktop中的一个子项目,通过它你可以真正的理解DataSet、DataTable、DataRow……类库的使用。对这方面不太熟的开发者绝对有帮助。 HAHA CHAT Java仿QQ聊天程序源代码 iCHAT聊天室基于Java 内容索引:JAVA源码,媒体网络,iChat,Java聊天室 iChat LE 1.1版源码,一个比较大型的JAVA版聊天室程序,可能要用...
AVA 中共现频率最高的动作对。 为评估基于 AVA 数据集的人类动作识别系统的高效性,我们使用一个现有的基线深度学习模型在规模稍小一些的 JHMDB dataset 上取得了具备高竞争性的性能。由于存在可变焦距、背景杂乱、摄影和外观的不同情况,该模型在 JHMDB dataset 上的性能与在 AVA 上准确识别动作的性能(18.4% mAP)...
个人觉得很好的做speech/music detection的开源数据集,由于AVA的数据在谷歌上,国内上不去,这里可以从amazon下载,下载代码包含在文件里,标签从https://github.com/cvdfoundation/ava-dataset和https://github.com/biboamy/AVASpeech_Music_Labels下载,最近国内上github也有点艰难,这里把标签一并上传了。由于这里只是利用...
首先我们下载图片: mkdir -p ./playground/data/yuanshen # 下载图片 wget -O ./playground/data/yuanshen/1.jpg https://avatars.githubusercontent.com/u/86307756 然后准备图文对。这里只准备一个: import json dataset_content = """ [ { "id": "yuanshen-628d-4724-b370-b84de974a19f", "image...
为评估基于 AVA 数据集的人类动作识别系统的高效性,我们使用一个现有的基线深度学习模型在规模稍小一些的 JHMDB dataset 上取得了具备高竞争性的性能。由于存在可变焦距、背景杂乱、摄影和外观的不同情况,该模型在 JHMDB dataset 上的性能与在 AVA 上准确识别动作的性能(18.4% mAP)相比稍差。这表明,未来 AVA 可以...
8次下载 0条讨论 Action/Event DetectionClassification Share Favorite 0 0 数据介绍 文件预览 相关论文 Code 分享讨论(0) 使用声明 启动Notebook开发 数据结构?7.36M * 以上分析是由系统提取分析形成的结果,具体实际数据为准。 README.md 教机器理解视频中的人类动作是计算机视觉的一个基本研究课题,对于个人视频搜...
基于具有精细时空粒度的标签,对个人复杂活动进行建模将变为现实。谷歌将继续扩充和改进AVA,并渴望听取来自社区的反馈,帮助校正AVA数据集未来的发展方向。请加入AVA Mail List(https://groups.google.com/forum/#!forum/ava-dataset-users),即可获得数据集更新,并向谷歌发送电子邮件反馈建议。
答主您好,我最近在用slowfast网络训练collective activity dataset,因为数据集和ava数据集有点类似,所以我自己仿照ava数据集的处理方式写了一个数据预处理的代码,但是在运行的时候总是显示数据处理这块有个错误,应该是每次采样到了不同帧的数据的原因,但是我在代码中已经规定每个视频采样100帧了,请问您能帮忙看下我的问...
这个强大的工具不仅可以帮助我们下载和使用开源数据集,还能高效地进行数据预处理。使用 datasets,我们可以将数据构造成如下格式: from datasets import Dataset, DatasetDict, Image, load_dataset, load_from_disk dataset = load_from_disk('data.hf') dataset['train'][0] { 'id': 133, 'images': <PIL...