近日，MIT 与 Facebook 共同提出了用于动作分类和定位的大规模视频数据集的标注方法，新的框架平均只需 8.8 秒就能标注一个剪辑，相比于传统的标注过程节省了超过 95% 的标注时间，继而证明了该数据集可以有效预训练动作识别模型，经过微调后能显著提高在较小规模数据集上的最终评估度量。数据集链接：图像分类和目...
近日,MIT 与 Facebook 共同提出了用于动作分类和定位的大规模视频数据集的标注方法,新的框架平均只需 8.8 秒就能标注一个剪辑,相比于传统的标注过程节省了超过 95% 的标注时间,继而证明了该数据集可以有效预训练动作识别模型,经过微调后能显著提高在较小规模数据集上的最终评估度量。 数据集链接:http://slac.csai...
近日,MIT 与 Facebook 共同提出了用于动作分类和定位的大规模视频数据集的标注方法,新的框架平均只需 8.8 秒就能标注一个剪辑,相比于传统的标注过程节省了超过 95% 的标注时间,继而证明了该数据集可以有效预训练动作识别模型,经过微调后能显著提高在较小规模数据集上的最终评估度量。 数据集链接:http://slac.csai...
近日,MIT 与 Facebook 共同提出了用于动作分类和定位的大规模视频数据集的标注方法,新的框架平均只需 8.8 秒就能标注一个剪辑,相比于传统的标注过程节省了超过 95% 的标注时间,继而证明了该数据集可以有效预训练动作识别模型,经过微调后能显著提高在较小规模数据集上的最终评估度量。 数据集链接:http://slac.csai...