腾讯视频数据集(TVD)：用于基于学习的视觉数据压缩与分析的视频数据集
图像与视频处理
2021-05-14 v1
摘要
基于学习的视觉数据压缩与分析近来引起了学术界与工业界的极大兴趣。相关研究与标准化活动亟需更多训练及测试数据集，尤其是高质量的视频数据集。腾讯视频数据集(TVD)的建立旨在服务多种用途，例如训练基于神经网络的编码工具，以及测试包括目标检测与跟踪在内的机器视觉任务。TVD包含86个视频序列，内容覆盖广泛。每个视频序列由65帧、空间分辨率4K（3840x2160）的帧组成。本文介绍了该数据集的细节，以及其在被VVC与HEVC视频编解码器压缩时的性能。
引用
@article{arxiv.2105.05961,
title = {Tencent Video Dataset (TVD): A Video Dataset for Learning-based Visual Data Compression and Analysis},
author = {Xiaozhong Xu and Shan Liu and Zeqiang Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.05961},
year = {2021}
}