AVA Actions

Name: AVA Actions
Creator: OpenDataLab
License: 暂无描述

OpenXLab2026-04-18 收录

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资源简介：

AVA 数据集在 430 个 15 分钟的电影剪辑中密集注释了 80 个原子视觉动作，其中动作在空间和时间上定位，导致 162 万个动作标签，每个人经常出现多个标签。

提供机构：

OpenDataLab

创建时间：

2022-04-13

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 Actions

OpenDataLab2026-07-05 更新570

AVA Dataset

AVA数据集密集标注了80种原子视觉动作在57.6k电影片段中，时空定位动作，产生了210k动作标签，每个视频片段中频繁出现多个人物标签。主要特点包括：1. 原子视觉动作的定义，避免收集每个复杂动作的数据；2. 精确的时空标注，可能对每个人物进行多次标注；3. 使用多样化的真实视频材料（电影）。

github2024-03-30 更新8710

AVA Actions Dataset

AVA数据集密集标注了430个电影片段中的80种原子视觉动作，动作在空间和时间上被局部化，产生了1.62M的动作标签，其中频繁出现每个人的多个标签。片段来自电影的15分钟连续段落，为活动的时间推理打开了大门。数据集被分为235个视频用于训练，64个视频用于验证，131个视频用于测试。

github2024-05-10 更新2330

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