视频插帧验证集

## 数据集描述
### 数据集简介
用于视频插帧（Video Frame Interpolation）模型评估的验证集。包含了ucf_101(部分)、middlebury以及davis三个不同的公开数据集。

三个数据子集都包含了多组图像，每组图像包含4帧输入图像和待生成中间帧图像gt。
### 数据集原始地址
ucf_101验证集（ https://www.dropbox.com/s/dbihqk5deobn0f7/ucf101_extracted.zip?dl=0，
完整数据集：https://www.crcv.ucf.edu/data/UCF101.php )

middlebury验证数据集（ https://vision.middlebury.edu/flow/data/, Other Datasets ）

davis验证集（ https://www.dropbox.com/s/9t6x7fi9ui0x6bt/davis-90.zip?dl=0 ）

### 数据集支持的任务
视频插帧

## 数据集的格式和结构
### 数据格式
PNG、JPG；每个数据子集内部包含val_list.npy文件，记录每组图像的输入和gt图片路径。
val_list[i][0:4]为第i组的输入，val_list[i][4]为gt

### 数据集加载方式
```python
from modelscope.msdatasets import MsDataset
from modelscope.utils.constant import DownloadMode
ms_ds_ucf_101 = MsDataset.load(
'cv_video-frame-interpolation_ValidationDataset', namespace='aojie1997', subset_name='ucf_101', split='validation', download_mode=DownloadMode.REUSE_DATASET_IF_EXISTS)
print(next(iter(ms_ds_ucf_101)))

ms_ds_middlebury = MsDataset.load(
'cv_video-frame-interpolation_ValidationDataset', namespace='aojie1997', subset_name='middlebury', split='validation', download_mode=DownloadMode.REUSE_DATASET_IF_EXISTS)
print(next(iter(ms_ds_middlebury)))

ms_ds_davis = MsDataset.load(
'cv_video-frame-interpolation_ValidationDataset', namespace='aojie1997', subset_name='davis', split='validation', download_mode=DownloadMode.REUSE_DATASET_IF_EXISTS)
print(next(iter(ms_ds_davis)))
```
### 数据信息

| 子数据集 | 数据量 | 分辨率 |
|---------|-------------:|-----------:|
| ucf_101 | 100 | 225x225 |
| middlebury | 10 | 640x480, 584x388 |
| davis | 2849 | 854x480 |

### Clone with HTTP
* git clone https://www.modelscope.cn/datasets/aojie1997/cv_video-frame-interpolation_ValidationDataset.git

## 数据集描述
### 数据集简介
本数据集为用于视频插帧（Video Frame Interpolation）模型评估的验证集，涵盖ucf_101（部分子集）、middlebury及davis三个公开数据集。所有数据子集均包含多组图像数据，每组数据包含4帧输入图像与待生成中间帧的真值（gt）。
### 数据集原始地址
ucf_101验证集（ https://www.dropbox.com/s/dbihqk5deobn0f7/ucf101_extracted.zip?dl=0，完整数据集地址：https://www.crcv.ucf.edu/data/UCF101.php )
middlebury验证数据集（ https://vision.middlebury.edu/flow/data/, Other Datasets ）
davis验证集（ https://www.dropbox.com/s/9t6x7fi9ui0x6bt/davis-90.zip?dl=0 ）
### 数据集支持的任务
视频插帧
## 数据集的格式和结构
### 数据格式
数据格式为PNG、JPG；每个子数据集内部均包含val_list.npy文件，用于记录每组图像的输入图像与真值图像路径。其中val_list[i][0:4]对应第i组数据的输入帧，val_list[i][4]对应该组的真值帧。
### 数据集加载方式
python
from modelscope.msdatasets import MsDataset
from modelscope.utils.constant import DownloadMode
ms_ds_ucf_101 = MsDataset.load(
'cv_video-frame-interpolation_ValidationDataset', namespace='aojie1997', subset_name='ucf_101', split='validation', download_mode=DownloadMode.REUSE_DATASET_IF_EXISTS)
print(next(iter(ms_ds_ucf_101)))

ms_ds_middlebury = MsDataset.load(
'cv_video-frame-interpolation_ValidationDataset', namespace='aojie1997', subset_name='middlebury', split='validation', download_mode=DownloadMode.REUSE_DATASET_IF_EXISTS)
print(next(iter(ms_ds_middlebury)))

ms_ds_davis = MsDataset.load(
'cv_video-frame-interpolation_ValidationDataset', namespace='aojie1997', subset_name='davis', split='validation', download_mode=DownloadMode.REUSE_DATASET_IF_EXISTS)
print(next(iter(ms_ds_davis)))

### 数据信息

| 子数据集 | 数据量 | 分辨率 |
|---------|-------------:|-----------:|
| ucf_101 | 100 | 225x225 |
| middlebury | 10 | 640x480, 584x388 |
| davis | 2849 | 854x480 |

### HTTP克隆方式
* git clone https://www.modelscope.cn/datasets/aojie1997/cv_video-frame-interpolation_ValidationDataset.git

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是一个用于视频插帧模型评估的验证集，包含ucf_101、middlebury和davis三个公开子集，每个子集提供多组图像，每组由4帧输入图像和对应的中间帧gt图像组成。数据格式为PNG和JPG，并包含详细的数据量和分辨率信息，支持模型加载和评估。