ERA：一种用于航拍视频事件识别的数据集与深度学习基准
计算机视觉与模式识别
2020-06-26 v4
摘要
随着无人机（UAV）使用的增多，已产生大量航拍视频。人类筛选如此海量数据并理解其内容是不现实的。因此，关于 UAV 视频自动理解的方法论研究至关重要。本文中，我们在遥感领域引入一种无约束航拍视频中事件识别的新问题，并给出一个大规模、人工标注的数据集，名为 ERA（航拍视频事件识别，Event Recognition in Aerial videos），包含 2,864 段视频，每段带有来自 25 个不同类别的标签，对应一段 5 秒内展开的事件。ERA 数据集旨在具有显著的类内差异与类间相似性，并捕捉各种环境与极不同尺度下的动态事件。此外，为提供该任务的基准，我们广泛验证了现有深度网络。我们期望 ERA 数据集将促进航拍视频自动理解方面的进一步进展。网站为 https://lcmou.github.io/ERA_Dataset/
引用
@article{arxiv.2001.11394,
title = {ERA: A Dataset and Deep Learning Benchmark for Event Recognition in Aerial Videos},
author = {Lichao Mou and Yuansheng Hua and Pu Jin and Xiao Xiang Zhu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2001.11394},
year = {2020}
}
备注
IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine. Project page: https://lcmou.github.io/ERA_Dataset/