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ucf101

  • Descripción:

Un conjunto de datos de clasificación de video de 101 etiquetas.

@article{DBLP:journals/corr/abs-1212-0402,
  author    = {Khurram Soomro and
               Amir Roshan Zamir and
               Mubarak Shah},
  title     = { {UCF101:} {A} Dataset of 101 Human Actions Classes From Videos in
               The Wild},
  journal   = {CoRR},
  volume    = {abs/1212.0402},
  year      = {2012},
  url       = {http://arxiv.org/abs/1212.0402},
  archivePrefix = {arXiv},
  eprint    = {1212.0402},
  timestamp = {Mon, 13 Aug 2018 16:47:45 +0200},
  biburl    = {https://dblp.org/rec/bib/journals/corr/abs-1212-0402},
  bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}

ucf101 / ucf101_1_256 (configuración predeterminada)

  • Descripción config: 256x256 UCF con la primera división de reconocimiento de la acción.

  • Fraccionamientos:

Separar Ejemplos de
'test' 3,783
'train' 9.537
  • características:
FeaturesDict({
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=101),
    'video': Video(Image(shape=(256, 256, 3), dtype=tf.uint8)),
})

ucf101 / ucf101_1

  • Descripción config: UCF con el reconocimiento de la acción dividido # 1.

  • Fraccionamientos:

Separar Ejemplos de
'test' 3,783
'train' 9.537
  • características:
FeaturesDict({
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=101),
    'video': Video(Image(shape=(None, None, 3), dtype=tf.uint8)),
})

ucf101 / ucf101_2

  • Descripción config: UCF con el reconocimiento de la acción dividido # 2.

  • Fraccionamientos:

Separar Ejemplos de
'test' 3.734
'train' 9.586
  • características:
FeaturesDict({
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=101),
    'video': Video(Image(shape=(None, None, 3), dtype=tf.uint8)),
})

ucf101 / ucf101_3

  • Descripción config: UCF con el reconocimiento de la acción dividido # 3.

  • Fraccionamientos:

Separar Ejemplos de
'test' 3,696
'train' 9,624
  • características:
FeaturesDict({
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=101),
    'video': Video(Image(shape=(None, None, 3), dtype=tf.uint8)),
})