人类动作识别与定位视频剪辑与片段数据集2019-pypiahmad
数据来源：互联网公开数据
标签：HACS,动作识别,视频数据集,时间定位,计算机视觉,动作剪辑,动作片段,SLAC,学术研究,数据科学
数据概述：
HACS数据集是一个专为动作识别和时间定位设计的新型视频数据集，包含两种类型的手动注释：
HACS剪辑：包含155万个2秒的剪辑注释。
HACS片段：包含5万个视频的完整动作片段（从动作开始到结束）注释。
该数据集被认为在预训练动作识别和定位模型方面具有有效性，并且为时间动作定位树立了新的基准。SLAC数据集已合并到HACS数据集中。
数据集组成：
数据集由训练集、验证集和测试集组成，具体统计如下：
剪辑：
训练集：492,748个视频，包含1,509,478个剪辑。
验证集：5,981个视频，包含20,245个剪辑。
测试集：5,987个视频，包含20,293个剪辑。
片段：
训练集：37,613个视频。
验证集：5,981个视频。
测试集：5,987个视频。
注释文件格式：
对于HACS剪辑，注释文件采用CSV格式，每条记录包含类别名、YouTube ID、子集、起止时间以及正负样本标签。
对于HACS片段，注释文件采用JSON格式，类似于ActivityNet数据集，包含标签、片段时间、子集、视频时长及视频链接等详细信息。
视频下载：
可以使用提供的脚本download_videos.py下载视频。默认情况下，视频短边调整为256像素以减少磁盘使用，可进行调整。
缺失视频和测试视频：
对于缺失视频或需要完整测试视频，可通过提供的请求表提交请求，视频链接将在72小时内发送。
许可协议：
该数据集采用BSD-3-Clause许可证，允许在遵守许可条款的前提下使用和分发。
引用：
如使用该数据集，建议引用以下论文：
@inproceedings{zhao2019hacs,
title={Hacs: Human action clips and segments dataset for recognition and temporal localization},
author={Zhao, Hang and Torralba, Antonio and Torresani, Lorenzo and Yan, Zhicheng},
booktitle={Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision},
pages={86688678},
year={2019}
}
附加资源：
项目网站
论文
