大型连续动作数据集的采集与标注
计算机视觉与模式识别
2015-11-19 v1
摘要
我们向社区提供了一个新的数据集，以支持动作识别研究。该数据集在几个关键方面不同于以往的数据集。它的规模明显更大。它包含流媒体视频，其中具有包含多个动作发生的长片段，这些动作在空间和/或时间上经常重叠。所有动作均在相同的背景集合中拍摄，因此背景几乎不能为动作类别提供线索。我们让五个人重复标注动作发生的时间范围及其类别，并测量了令人惊讶的低水平标注者间一致性。基线实验表明，近期最先进的方法在该数据集上表现不佳。这表明这将是一个具有挑战性的数据集，以促进动作识别研究的进展。本手稿旨在描述 LCA 数据集的新颖内容和特征，呈现拍摄该数据集时所做的设计决策，并记录用于标注该数据集的新方法。
引用
@article{arxiv.1511.05914,
title = {Collecting and Annotating the Large Continuous Action Dataset},
author = {Daniel Paul Barrett and Ran Xu and Haonan Yu and Jeffrey Mark Siskind},
journal= {arXiv preprint arXiv:1511.05914},
year = {2015}
}