视频内容分析多模态数据集VideoContentAnalysisMultimodalDataset-sanliu
数据来源：互联网公开数据
标签：视频分析, 多模态, 计算机视觉, 深度学习, 场景识别, 行为识别, 情感分析, 数据集
数据概述：
该数据集包含从多个视频源提取的结构化数据，记录了视频内容的多模态信息，包括视频帧、场景分割、以及视频级别的日志信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为静态视频分析数据集。
地理范围：数据来源未明确标注地理位置，泛化性强，可用于多种场景。
数据维度：
KS0509_01Variationlog.csv: 包含时间、视频名称、日志长度、剪辑数量、颜色信息、面部信息、情感信息、物体信息、方差和质量等多个维度的数据。
V5188991295747975900_VideoLevel_similarities_all.csv: 包含变量和值。
V5188991295747975900_FrameLevel_scenes.csv: 包含场景编号、起始帧、起始时间码、起始时间（秒）、结束帧、结束时间码、结束时间（秒）、长度（帧）、长度（时间码）和长度（秒）等维度。
V5188991295747975900_FrameLevel_embeddings.csv: 包含多维度的帧级别嵌入向量，用于表示视频帧的特征。
数据格式：数据集主要以CSV格式提供，便于数据分析和处理。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于计算机视觉、深度学习、多模态学习等领域的学术研究，如视频场景识别、行为分析、情感分析、视频内容理解等。
行业应用：可为视频监控、智能视频分析、内容推荐、广告投放等行业提供数据支持，尤其在自动化视频内容分析、智能编辑等方面具备实用性。
决策支持：支持视频内容相关的决策制定，如视频内容的审核与管理、广告投放策略优化等。
教育和培训：作为计算机视觉、人工智能相关课程的实训数据，用于学生训练模型、理解视频内容分析流程。
此数据集特别适合用于探索视频内容的多模态表示方法，提升视频分析模型的性能，实现自动化视频内容理解与应用。
