- Descripción :
Un conjunto de datos de clasificación de video de 101 etiquetas.
Documentación adicional : Explore en Papers With Code
Página de inicio: https://www.crcv.ucf.edu/data-sets/ucf101/
Código fuente :
tfds.video.Ucf101
Versiones :
-
2.0.0
(predeterminado): nueva API dividida ( https://tensorflow.org/datasets/splits )
-
Tamaño de descarga :
6.48 GiB
Almacenamiento automático en caché ( documentación ): No
Claves supervisadas (Ver
as_supervised
doc ):None
Figura ( tfds.show_examples ): no compatible.
Cita :
@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 de la configuración : 256x256 UCF con la primera división de reconocimiento de acción.
Tamaño del conjunto de datos :
7.40 GiB
Divisiones :
Separar | Ejemplos |
---|---|
'test' | 3,783 |
'train' | 9,537 |
- Estructura de características :
FeaturesDict({
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=101),
'video': Video(Image(shape=(256, 256, 3), dtype=uint8)),
})
- Documentación de características :
Rasgo | Clase | Forma | Tipo D | Descripción |
---|---|---|---|---|
CaracterísticasDict | ||||
etiqueta | Etiqueta de clase | int64 | ||
video | Vídeo (Imagen) | (Ninguno, 256, 256, 3) | uint8 |
- Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):
ucf101/ucf101_1
Descripción de la configuración : UCF con la división de reconocimiento de acción #1.
Tamaño del conjunto de datos :
8.48 GiB
Divisiones :
Separar | Ejemplos |
---|---|
'test' | 3,783 |
'train' | 9,537 |
- Estructura de características :
FeaturesDict({
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=101),
'video': Video(Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8)),
})
- Documentación de características :
Rasgo | Clase | Forma | Tipo D | Descripción |
---|---|---|---|---|
CaracterísticasDict | ||||
etiqueta | Etiqueta de clase | int64 | ||
video | Vídeo (Imagen) | (Ninguno, Ninguno, Ninguno, 3) | uint8 |
- Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):
ucf101/ucf101_2
Descripción de la configuración : UCF con la división de reconocimiento de acción #2.
Tamaño del conjunto de datos :
8.48 GiB
Divisiones :
Separar | Ejemplos |
---|---|
'test' | 3,734 |
'train' | 9,586 |
- Estructura de características :
FeaturesDict({
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=101),
'video': Video(Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8)),
})
- Documentación de características :
Rasgo | Clase | Forma | Tipo D | Descripción |
---|---|---|---|---|
CaracterísticasDict | ||||
etiqueta | Etiqueta de clase | int64 | ||
video | Vídeo (Imagen) | (Ninguno, Ninguno, Ninguno, 3) | uint8 |
- Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):
ucf101/ucf101_3
Descripción de la configuración : UCF con la división de reconocimiento de acción #3.
Tamaño del conjunto de datos :
8.48 GiB
Divisiones :
Separar | Ejemplos |
---|---|
'test' | 3,696 |
'train' | 9,624 |
- Estructura de características :
FeaturesDict({
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=101),
'video': Video(Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8)),
})
- Documentación de características :
Rasgo | Clase | Forma | Tipo D | Descripción |
---|---|---|---|---|
CaracterísticasDict | ||||
etiqueta | Etiqueta de clase | int64 | ||
video | Vídeo (Imagen) | (Ninguno, Ninguno, Ninguno, 3) | uint8 |
- Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):