20亿帧手势识别数据集Pretrain20BNJesterDataset-sherly1001
数据来源：互联网公开数据
标签：手势识别，数据集，视频分析，机器学习，计算机视觉，动作识别，深度学习，人工智能
数据概述：该数据集包含来自20BN公司的大规模手势识别数据，记录了不同人做出的手势动作，适用于手势识别和动作分类任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2016年到2018年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的不同地区和参与者。
数据维度：数据集包括21,000个视频片段，每个片段包含250帧视频，记录了27种不同的手势动作，如点赞、点赞、挥手等。每个视频片段的长度大约为2秒。
数据格式：数据提供为MP4格式视频文件，便于进行视频处理和分析。
来源信息：数据来源于20BN公司的公开数据集，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于计算机视觉、机器学习及深度学习等领域，特别是在手势识别、动作分类和视频分析任务中具有重要应用价值。
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：适用于手势识别、动作分类等计算机视觉研究，如手势识别算法的性能评估、手势动作的分类标准制定等。
行业应用：可以为智能家居、人机交互、游戏角色控制等行业提供数据支持，特别是在手势控制和动作识别方面。
决策支持：支持手势识别系统的开发与优化，帮助相关领域制定更好的交互设计与用户体验提升策略。
教育和培训：作为计算机视觉和人工智能课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解手势识别与动作分类技术。
此数据集特别适合用于探索手势识别算法的性能与准确性，帮助用户实现手势动作的自动识别与分类，促进手势识别技术在各个领域的应用与发展。
