原文标题:A Short Note on the Kinetics-700 Human Action Dataset 原文链接:https://arxiv.org/abs/1907.06987
有三AI知识星球-数据集 Kinetics-700 dataset ?...Kinetics-700 dataset是一个视频分类/行为识别数据集,被用于ActivityNet比赛,包含约650000个视频,700个类别。...在这个比赛下的Task A–Trimmed Action Recognition比赛是一个视频分类比赛,2019年的比赛使用kinetics-700数据集,在此之前还有2017年的kinetics-400
此外,MaskFeat的准确率在Kinetics-600数据集上为88.3%,在Kinetics-700数据集上为80.4%,在AVA数据集上为38.8 mAP,而在SSv2数据集上为75.0%。...Kinetics-600 & Kinetics-700数据集 在Kinetics-600数据集上的比较 在Kinetics-700数据集上的比较 MaskFeat在K600和K700上分别达到了86.4%
2.3 Kinetics-700 dataset ? Kinetics-700 dataset被用于ActivityNet比赛,包含约650000个视频,700个类别。...在这个比赛下的Task A–Trimmed Action Recognition比赛是一个视频分类比赛,2019年的比赛使用kinetics-700数据集,在此之前还有2017年的kinetics-400
Kinetics 数据集包括Kinetics-400和Kinetics-600以及今年刚发布的Kinetics-700。...Kinetics-700发布于2019年,该数据集由650,317个视频剪辑组成,涵盖700个人类动作。 3.
如 Moments-In-Time、Kinetics-700 和 VideoLT 就是三个代表性的大规模视频分类数据集。...Kinetics-700 涵盖了 700 个人类动作类别,包含超过 60 万的视频片段。Moments-In-Time 则囊括了 339 个动作类别,总共有超过一百万的视频段落。
在不使用额外模型权重或监督的情况下,在未标记视频上预训练的MaskFeat在Kinetics-400上使用MViT-L获得了86.7%的性能,在Kinetics-600上达到了88.3%,在Kinetics...上表展示了Kinetics-600和Kinetics-700数据集上,本文方法和其他方法的实验结果对比。 上表展示了AVA v2.2数据集上,本文方法的迁移结果。
多项重要视觉感知任务取得 state-of-the-art 性能 ImageNet 图像分类中取得 89.7% 的 top-1 准确率;Kinetics-700 视频动作识别取得 82.9% 的 top
团队首先从公开数据 Kinetics-700 中抽取包含竖屏视频数量的子集 S100-PM,并对应的抽取同等数量的横屏视频得到 S100-LM。
这个数据集就不用多介绍了 4、Kinetics-700 这是是一个大型视频数据集,包含650,000个剪辑,涵盖700个人类动作类。
image.png 基准测试结果 我们评估了在 Kinetics-400 (K400)、Kinetics-600 (K600)、Kinetics-700 (K700)、SomethingSomething-V2
包括UCF101, Hmdb51, Jester, Kinetics-600, Kinetics-700, Moments in Time , Multi Moments in Time, Something
下图展示了从Kinetics-700验证集序列中提示的几个下一帧预测示例。 在顶部示例中,7帧提示(蓝色边框)后跟着预测的帧(红色边框)。...下图所示,在Kinetics-700验证集上,从1到11帧困惑度明显改善后稳定下来(从62.1 → 48.4)。
此外,2016年NTU RGB+D构造了NTU RGB+D数据集、2017年提出了Kinetics-400数据集、2018年提出了Kinetics-600和2019年提出了Kinetics-700,2018
对于视频分类任务,MViT达到了前所未有的86.1%的准确率;对于Kinetics-400和Kinetics-600分别达到了86.1%和87.9%,并在Kinetics-700和Something-Something-v2
发布者先后在2016年、2017年、2018年相继发布了Kinetics-400、Kinetics-600(Carreira等,2018)和Kinetics-700(Carreira等,2019)系列,
当按照之前的最新技术对较大规模的图像数据集进行预训练时,CoVeR在Kinetics-400(87.2%)、Kinetics-600(87.9%)、Kinetics-700(79.8%)、SomethingSomething-v2...previous state-of-the-art, CoVeR achieves best results on Kinetics-400 (87.2%), Kinetics-600 (87.9%), Kinetics
在不使用额外模型重量或监督的情况下,对未标记视频进行预训练的MaskFeat在Kinetics-400上的MViT-L、Kinetics-600上的88.3%、Kinetics-700上的80.4%、AVA...achieves unprecedented results of 86.7% with MViT-L on Kinetics-400, 88.3% on Kinetics-600, 80.4% on Kinetics
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