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RapidAPI2025-05-21 更新2025-05-24 收录

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2025-05-21

搜集汇总

数据集介绍

背景与挑战

背景概述

该数据集名为'ava'，其内容与网站相关。

以上内容由遇见数据集搜集并总结生成

AVA Actions Dataset, AVA ActiveSpeaker Dataset, AVA Speech Dataset

AVA Actions Dataset密集标注了430部电影片段中的80种原子视觉动作，空间和时间上都有动作定位，产生了1.62M的动作标签，每个视频中频繁出现多个人物标签。数据集分为235个训练视频、64个验证视频和131个测试视频。AVA ActiveSpeaker数据集关联了可见面部的说话活动，在AVA v1.0视频上标记了3.65百万帧，覆盖了约39K的面轨迹。AVA-Speech数据集密

github2023-02-23 更新820

AVA Dataset

AVA数据集密集注释了80个原子视觉动作在57.6k电影片段中，动作在空间和时间上被定位，产生了210k动作标签，每个视频片段中经常有多个人被标记。与现有视频数据集的主要区别在于：1. 原子视觉动作的定义，避免了为每个复杂动作收集数据的需要；2. 精确的时空注释，可能对每个人进行多次注释；3. 使用多样化的、真实的视频材料（电影）。

github2024-03-30 更新410

AVA Dataset

AVA数据集密集注释了80种原子视觉动作在57.6k电影片段中，时间空间上定位动作，产生了210k动作标签，每个视频片段中经常有多个人被标记。与现有视频数据集的主要区别在于：1. 原子视觉动作的定义，避免了为每个复杂动作收集数据；2. 精确的时空注释，可能对每个人进行多次注释；3. 使用多样化的、真实的视频材料（电影）。

github2024-03-30 更新830

AVA

该数据集名为AVA，包含了用于主动说话者检测的视频片段，其中也包括了配音电影。然而，这些配音电影由于存在不同步的说话片段，可能会导致训练和评估出现误导。特别是在AVA数据集中，这些配音电影对于训练和评估来说存在问题，因为它们包含了被标记为说话但实际上并未同步的说话片段。该任务的目的是进行主动说话者检测。

arXiv190

AVA

数据集文件元信息以及数据文件，请浏览“数据集文件”页面获取。当前数据集卡片使用的是默认模版，数据集的贡献者未提供更加详细的数据集介绍，但是您可以通过如下GIT Clone命令，或者ModelScope SDK来下载数据集 #### 下载方法 :modelscope-code[]{type="sdk"} :modelscope-code[]{type="git"}

魔搭社区2025-11-19 更新110