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UCF Sport Action 运动视频yabo88滚球

发布:可思yabo88滚球 时间:2019-08-29
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UCF运动行动yabo88滚球集

UCF体育yabo88滚球集包括从各种体育运动中收集的一系列动作,这些动作通常在广播电视频道(如BBC和ESPN)上播出。视频序列来自各种素材网站,包括BBC Motion gallery和GettyImages。 本文来自可思yabo88滚球(sykv.com),转载请联系本站及注明出处

该yabo88滚球集共包含150个序列,分辨率为720 x 480.该集合代表了各种场景和视点中的自然行动池。通过发布yabo88滚球集,我们希望鼓励在无约束的环境中进一步研究这类动作识别。自推出以来,该yabo88滚球集已被用于众多应用,例如:动作识别,动作定位和显着性检测。 本文来自可思yabo88滚球(sykv.com),转载请联系本站及注明出处



yabo88滚球集操作

yabo88滚球集包括以下10个操作。上图显示了所有十个动作的示例框架,以及以黄色显示的人类边界框注释。

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Diving(14个视频)
Golf Swing(18个视频)
Kicking(20个视频)
Lifting(6个视频)
Riding Horse(12个视频)
Running(13个视频)
SkateBoarding(12个视频)
Swing-Bench(20个视频)
Swing-Side(13个视频) )
散步(22视频)

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yabo88滚球集摘要

下表总结了yabo88滚球集的特征。 可思yabo88滚球sykv.com,sykv.cn

图:UCF Sports的特征总结。

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统计

下图显示了每个操作的剪辑数量的分布,因为每个类中的剪辑数量不同。 内容来自可思yabo88滚球sykv.com


图:每个操作类的剪辑数。 可思yabo88滚球sykv.com


下图说明了每个动作类的剪辑总持续时间(蓝色)和平均剪辑长度(绿色)。显然,与步行或跑步相比,某些动作本质上是短的,例如踢腿,其相对较长并且具有更多的周期性。但是,从图表中可以明显看出,动作片段的平均持续时间在不同类别中表现出很大的相似性。因此,仅考虑一个剪辑的持续时间将不足以识别动作。

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图:每个动作类的视频剪辑总时间以蓝色显示。每个动作的平均剪辑长度以绿色显示。

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推荐的实验设置

  • 行动认可

    Leave-One-Out(LOO)交叉验证方案:建议如[1]中所述,通过使用Leave-One-Out(LOO)交叉验证方案在UCF Sports上进行测试。此场景采用一个示例视频进行测试,并使用动作类的所有剩余视频进行训练。这是以循环方式对每个样本视频执行的,并且通过平均所有迭代的准确度来获得总体准确度。

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  • 行动本地化

    训练/测试分裂:建议使用[*]中建议的训练/测试分组。拟议的实验设置将yabo88滚球集分成两个不均匀的部分:三分之二的视频用于培训,三分之一用于测试。为了计算准确度,使用交叉结合标准来绘制具有特定重叠阈值的ROC曲线。交叉联合计算预测的边界框和地面实况之间的重叠,并将其除以每个边界的两个边界框的并集??。然后,该值在视频中的所有帧上取平均值。20%的重叠阈值用于该实验。针对重叠阈值的曲线下面积(AUC)(其示出了在阈值改变时性能如何变化)用于计算最终性能。要计算重叠,

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    [*] Tian Lan,Yang Wang和Greg Mori,用于联合行动本地化和识别的以图形为中心的模型,IEEE国际计算机视觉会议(ICCV),2011。 可思yabo88滚球-yabo88滚球挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人sykv.com

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