视频内容记忆度分析数据集_Video_Memorability_Analysis_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：视频分析, 记忆度, 机器学习, 计算机视觉, 情感分析, 视频理解, 标注数据, 深度学习
数据概述：
该数据集包含用于视频内容记忆度分析的结构化数据，记录了视频的各项特征及记忆度评估结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态数据集，用于分析视频内容与记忆度之间的关系。
地理范围：数据未限定地理范围，主要关注视频内容本身，与地域关联度较低。
数据维度：数据集的核心数据项包括视频标识符（video），短时记忆度（short-term_memorability）、短时记忆标注数量（nb_short-term_annotations），长时记忆度（long-term_memorability）和长时记忆标注数量（nb_long-term_annotations）。此外，还包括从不同深度学习模型（如C3D, HMP, InceptionV3）提取的视频特征。
数据格式：数据主要以CSV格式提供，其中包含了ground-truth标注数据，以及其他特征数据。文件结构包括训练集（dev-set）和测试集（test-set），便于进行模型训练与评估。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行结构化处理，方便研究人员进行分析。
该数据集适合用于视频记忆度预测、视频内容理解、以及深度学习模型在视频分析领域的应用。
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、人工智能、心理学等交叉领域的学术研究，如视频记忆度预测模型构建、视频内容与人类记忆关联性分析等。
行业应用：可为影视娱乐行业提供数据支持，例如用于优化视频内容创作、评估广告效果、提升用户观看体验等。
决策支持：支持视频内容推荐系统、视频质量评估系统的开发，从而提高推荐准确性和用户满意度。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解视频分析技术。
此数据集特别适合用于探索视频内容特征与人类记忆之间的关系，帮助用户构建和优化视频记忆度预测模型，提升视频内容分析的智能化水平。
