Bingsu/Human_Action_Recognition|行为识别数据集|机器学习数据集

Human Action Recognition (HAR)数据集包含15种不同的人类活动类别，共有约12,000多张标记图像，包括验证图像。每张图像仅包含一个人类活动类别，并保存在相应类别的文件夹中。数据集的主要任务是构建一个使用卷积神经网络（CNN）的图像分类模型，以分类人类正在进行的活动类别。数据集分为训练集和测试集，训练集包含12,600张图像，测试集包含5,400张图像。数据集的下载大小为311.96 MiB，生成大小为312.59 MiB，总大小为624.55 MiB。

原始信息汇总

数据集概述

• 名称: Human Action Recognition (HAR) Dataset
• 语言: 英语
• 许可证: Open Database License (ODbL)
• 大小: 10K<n<100K
• 源: 原始数据
• 任务类型: 图像分类

数据集详情

• 描述: 该数据集包含15种不同的人类活动类别，总计超过12,000张带标签的图像，包括验证图像。每张图像仅属于一个活动类别，并按标签类别分别存储在不同的文件夹中。
• 问题陈述: 数据集旨在通过构建卷积神经网络（CNN）模型来识别和分类人类正在进行的活动。

文件结构

• 训练集: 包含用于训练模型的所有图像，分为15个类别，每个类别对应一个文件夹。
• 测试集: 包含5400张人类活动图像，需预测其对应的类别。
• 测试集CSV: 包含预测顺序的文件，用于提交平台。
• 示例提交文件: 提供了一个样本提交的CSV文件。

数据字段

• 图像: 包含图像的PIL.Image.Image对象。
• 标签: 分类标签，为整数类型。测试数据的标签为0。

类别标签映射

• 提供了15个类别与其对应的整数标签的映射。

数据分割

• 训练集: 12,600个样本
• 测试集: 5,400个样本

数据大小

• 下载: 311.96 MiB
• 生成: 312.59 MiB
• 总计: 624.55 MiB

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

Bingsu/Human_Action_Recognition数据集的构建，着眼于人类行为识别的领域，通过收集并标注约12600张静态图片，覆盖了15种不同的人类活动类别。数据集的构建者将图片按照活动类别分别存储，确保了数据的一致性和可管理性。

特点

该数据集的特点在于其专注于图像分类任务，提供了15种人类活动类别的清晰划分，使得研究者能够专注于特定行为的识别与分类。此外，数据集的规模适中，便于快速迭代和实验，同时包含了测试集，便于评估模型的泛化能力。

使用方法

使用Bingsu/Human_Action_Recognition数据集时，研究者可以轻松地加载训练集和测试集，通过数据集提供的PIL图像对象和分类标签进行模型训练和评估。数据集的合理划分和清晰的标签映射，使得数据预处理和模型构建过程更为高效。

背景与挑战

背景概述

人类行为识别作为计算机视觉领域的一项重要研究课题，旨在理解人类行为并对其赋予相应的标签。Bingsu/Human_Action_Recognition数据集，创建于Kaggle平台，包含约12,000余张标记图像，涵盖15种不同的人类活动类别。该数据集由Meet Nagadia提供，旨在为研究人员和开发者提供一个用于图像分类模型训练的资源，进而推动人类行为识别技术的发展与应用。

当前挑战

该数据集在研究领域中面临的挑战主要包括：1)如何准确识别图像中的人类行为，特别是在行为类别繁多且相互之间可能存在相似性的情况下；2)构建数据集过程中，如何保证图像的质量和标注的准确性，以及如何处理不同场景、光照和角度变化带来的影响。此外，数据集的泛化能力也是一大挑战，即模型在遇到未见过的场景或行为时，能否保持较高的识别准确率。

常用场景

经典使用场景

在深入探索人类行为理解领域，Bingsu/Human_Action_Recognition数据集提供了一个重要的研究工具。该数据集广泛用于图像分类模型训练，旨在识别并分类15种不同的人类活动。经典的使用场景包括构建卷积神经网络（CNN）模型，通过对约12600张训练图像进行学习，实现对人类行为的精准识别。

衍生相关工作

该数据集催生了多项相关研究工作，包括但不限于改进动作识别算法、提出新的特征提取方法以及构建更为复杂的模型架构。这些衍生工作进一步扩展了数据集的应用范围，推动了相关技术在现实世界的应用，为人类行为理解领域带来了深远的影响。

数据集最近研究

最新研究方向

在计算机视觉领域，人类行为识别（Human Action Recognition, HAR）是当前研究的热点之一，它旨在通过对图像或视频的解析，理解和识别个体的行为。Bingsu/Human_Action_Recognition数据集为此类研究提供了丰富的资源，包含15种不同的人类活动类别，共计超过12,000张标记图像。近期研究在探索深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN）在此数据集上的应用，以提升识别准确度。这些研究不仅推动了图像分类技术的进步，也对智能监控、人机交互等领域的发展具有重要意义。