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Avenue Dataset|视频异常检测数据集
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Avenue Dataset是一个用于视频异常检测的数据集，包含37个训练视频和21个测试视频。每个视频都包含正常和异常事件，异常事件包括突然的物体移动、物体消失、物体出现等。数据集主要用于研究和评估视频异常检测算法。
提供机构：
www.cse.cuhk.edu.hk
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
Avenue Dataset的构建基于对视频监控数据的深入分析，通过在特定场景下采集连续的视频帧，并对其进行标注。该数据集涵盖了多种日常活动，包括正常行为和异常行为，如行人走动、车辆行驶以及突发事件等。构建过程中，研究人员采用了高精度的视频处理技术，确保每一帧的清晰度和标注的准确性，从而为后续的异常检测和行为分析提供了坚实的基础。
特点
Avenue Dataset以其丰富的场景多样性和行为复杂性著称。该数据集不仅包含了大量的正常行为样本，还特别强调了异常行为的多样性，如突然的奔跑、物体掉落等，这使得其在异常检测领域的应用具有极高的价值。此外，数据集的标注精细，每一帧都经过专业人员的详细标注，确保了数据的高质量。
使用方法
Avenue Dataset主要用于视频监控中的异常检测和行为分析研究。研究人员可以通过加载该数据集的视频帧和相应的标注信息，进行模型的训练和测试。数据集提供了详细的API接口，支持多种编程语言，便于开发者快速集成到现有的研究框架中。此外，数据集还提供了预处理脚本，帮助用户快速进行数据清洗和格式转换，从而提高研究效率。
背景与挑战
背景概述
Avenue Dataset，由Liu等人于2013年提出，主要用于视频异常检测领域。该数据集的构建旨在解决传统视频监控系统中异常行为检测的难题，特别是在复杂场景下对异常事件的准确识别。Avenue Dataset包含了21个训练视频和21个测试视频，涵盖了多种日常场景中的异常行为，如行人突然奔跑、物体被丢弃等。这一数据集的发布极大地推动了视频异常检测技术的发展，为后续研究提供了宝贵的基准数据。
当前挑战
Avenue Dataset在构建过程中面临了多重挑战。首先，异常事件的定义和标注存在主观性，不同观察者可能对同一事件有不同的判断。其次，视频中的光照变化、遮挡和背景复杂性增加了检测的难度。此外，数据集的规模相对较小，难以覆盖所有可能的异常情况，限制了模型的泛化能力。最后，如何在高噪声环境下保持检测的准确性和实时性，也是该数据集应用中的一大挑战。
发展历史
创建时间与更新
Avenue Dataset于2013年首次发布，由加拿大滑铁卢大学的研究人员创建，旨在为视频异常检测领域提供一个标准化的评估平台。该数据集自发布以来，未有官方更新记录。
重要里程碑
Avenue Dataset的发布标志着视频异常检测领域的一个重要里程碑。它包含了16个训练视频和21个测试视频，每个视频都经过精心标注，以区分正常和异常行为。这一数据集的引入，极大地推动了基于深度学习的异常检测算法的发展，并为后续研究提供了基准。此外，Avenue Dataset还促进了多模态数据融合技术的研究，使得视频异常检测在实际应用中更加精准和可靠。
当前发展情况
当前，Avenue Dataset已成为视频异常检测领域的一个经典基准数据集，广泛应用于学术研究和工业实践。尽管近年来出现了更多复杂和大规模的数据集，Avenue Dataset因其简洁性和代表性，仍然在许多研究中被用作对比和验证的工具。此外，随着深度学习和计算机视觉技术的不断进步，Avenue Dataset的应用范围也在不断扩展，从最初的单一视频异常检测，逐渐延伸到多场景、多任务的复杂系统中，为智能监控和安全防护领域提供了坚实的数据支持。
发展历程
- Avenue Dataset首次发表，作为行人行为分析和视频监控领域的研究数据集。
- Avenue Dataset首次应用于行人异常行为检测的研究，推动了该领域的技术进步。
- Avenue Dataset被广泛应用于深度学习和计算机视觉领域的研究，成为评估算法性能的重要基准。
- Avenue Dataset的扩展版本发布，增加了更多的视频样本和多样化的场景，进一步丰富了数据集的内容。
- Avenue Dataset在多个国际会议和期刊上被引用，成为行人行为分析领域的重要参考数据集。
常用场景
经典使用场景
在计算机视觉领域，Avenue Dataset 主要用于异常检测任务。该数据集包含了多种日常场景下的视频片段，其中正常行为与异常行为交织，为研究者提供了一个丰富的实验平台。通过分析这些视频，研究者可以开发和验证各种异常检测算法，从而提高系统对异常行为的识别能力。
解决学术问题
Avenue Dataset 解决了计算机视觉中异常检测的学术难题。传统的异常检测方法往往依赖于手工特征提取，而该数据集通过提供多样化的视频数据，使得研究者能够探索基于深度学习的自动特征提取方法。这不仅推动了异常检测技术的发展，还为其他相关领域的研究提供了新的思路和方法。
衍生相关工作
Avenue Dataset 的发布激发了大量相关研究工作。许多研究者基于该数据集提出了新的异常检测算法，如基于生成对抗网络（GAN）的方法、基于自编码器（Autoencoder）的方法等。这些研究不仅提升了异常检测的准确性，还推动了深度学习在视频分析领域的应用。此外，该数据集还促进了跨领域的研究合作，如与行为分析、情感识别等领域的结合。
以上内容由AI搜集并总结生成
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
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VQA
我们提出了自由形式和开放式视觉问答 (VQA) 的任务。给定图像和关于图像的自然语言问题，任务是提供准确的自然语言答案。反映许多现实世界的场景，例如帮助视障人士，问题和答案都是开放式的。视觉问题有选择地针对图像的不同区域，包括背景细节和底层上下文。因此，与生成通用图像说明的系统相比，在 VQA 上取得成功的系统通常需要对图像和复杂推理有更详细的理解。此外，VQA 适合自动评估，因为许多开放式答案仅包含几个单词或一组封闭的答案，可以以多项选择的形式提供。我们提供了一个数据集包含 100，000 的图像和问题并讨论它提供的信息。提供了许多 VQA 基线，并与人类表现进行了比较。
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CosyVoice 2是由阿里巴巴集团开发的多语言语音合成数据集，旨在通过大规模多语言数据集训练，实现高质量的流式语音合成。数据集通过有限标量量化技术改进语音令牌的利用率，并结合预训练的大型语言模型作为骨干，支持流式和非流式合成。数据集的创建过程包括文本令牌化、监督语义语音令牌化、统一文本-语音语言模型和块感知流匹配模型等步骤。该数据集主要应用于语音合成领域，旨在解决高延迟和低自然度的问题，提供接近人类水平的语音合成质量。
arXiv 收录
猫狗图像数据集
该数据集包含猫和狗的图像，每类各12500张。训练集和测试集分别包含10000张和2500张图像，用于模型的训练和评估。
github 收录
威廉王岛—全球变化数据大百科辞条
威廉王岛（King William Island）位于北美洲，北极圈内，属于加拿大北极群岛。它位于维多利亚岛和布西亚半岛之间，距离维多利亚岛85 km；北面距离威尔士亲王岛155 km；南面隔斯托里斯海峡和辛普森海峡与北美洲大陆(阿德莱德半岛)相望，最近处只有3.3 km。威廉王岛于1830年被指挥官詹姆斯.罗斯（James Ross）发现，以当时在位的英国君主威廉四世的名字命名。行政区划上，威廉王岛隶属于加拿大努纳武特（Nunavut）地区。它的地理位置为：69°54′22″N - 68°27′12″N，99°32′48″W - 95°09′25″W。威廉王岛总面积13259.59 km²，海岸线总长1555.35 km。岛屿地势平坦，表面散布着无数的小湖。位于岛屿东南侧的约阿港（Gjoa Haven）是岛上最主要的居民点。在约阿港东北，有一机场。该数据集是基于Google Earth遥感影像全球多尺度海陆（岛）岸线数据集（2015），结合加拿大相关地图完成。数据集由24个数据文件组成，以.kmz和.shp数据格式存储，数据量2.98 MB（压缩成3个数据文件，数据量2.06 MB）。
国家对地观测科学数据中心 收录