dibs-feature|多模态特征提取数据集|视频分析数据集

DIBS数据集包含预提取的CLIP和UniVL特征，这些特征来自YouCook2、ActivityNet和HowTo100M的自定义子集。数据集的文件结构详细展示了视频和文本的特征文件存储方式，并提供了处理HowTo100M子集特征的具体命令。

原始信息汇总

DIBS Features 数据集

概述

DIBS Features 数据集包含了 YouCook2、ActivityNet 和 HowTo100M 自定义子集的预提取 CLIP 和 UniVL 特征。这些特征用于 DIBS 研究。

处理 HowTo100M 子集特征

要处理 HowTo100M 子集的特征，首先需要将所有分割文件合并，然后解压缩合并后的文件。具体命令如下： bash

合并分割文件

cat howto_subset_features.tar.gz.part* > howto_subset_features.tar.gz

解压缩合并后的文件

tar -xvzf howto_subset_features.tar.gz

文件结构

数据集的文件结构如下：

├── yc2 │ ├── clip_features │ │ ├── video │ │ │ ├── video1_clip.npy │ │ │ ├── video2_clip.npy │ │ │ └── ... │ │ ├── text_proj │ │ ├── v_video1.npy │ │ ├── v_video2.npy │ │ └── ... │ ├── UniVL_features │ ├── video │ │ ├── video1.npy │ │ ├── video2.npy │ │ └── ... │ ├── UniVL_visual │ │ ├── video1.npy │ │ ├── video2.npy │ │ └── ... │ ├── UniVL_text │ ├── video1.npy │ ├── video2.npy │ └── ... ├── anet_features │ ├── clip │ │ ├── clip_visual │ │ │ ├── v_video1_clip.npy │ │ │ ├── v_video2_clip.npy │ │ │ └── ... │ │ ├── clip_text_new │ │ ├── v_video1.npy │ │ ├── v_video2.npy │ │ └── ... │ ├── univl │ ├── video │ │ ├── v_video1.npy │ │ ├── v_video2.npy │ │ └── ... │ ├── visual │ │ ├── video1.npy │ │ ├── video2.npy │ │ └── ... │ ├── text │ ├── video1.npy │ ├── video2.npy │ └── ... ├── howto100m │ ├── clip_features │ │ ├── visual │ │ │ ├── video1_clip.npy │ │ │ ├── video2_clip.npy │ │ │ └── ... │ │ ├── text_proj │ │ ├── video1.npy │ │ ├── video2.npy │ │ └── ... │ ├── univl_features │ ├── video │ │ ├── video1.npy │ │ ├── video2.npy │ │ └── ... │ ├── visual │ │ ├── video1.npy │ │ ├── video2.npy │ │ └── ... │ ├── text │ ├── video1.npy │ ├── video2.npy │ └── ...

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集通过预先提取的CLIP和UniVL特征，构建了YouCook2、ActivityNet和HowTo100M自定义子集的特征表示。具体而言，数据集的构建过程包括将HowTo100M子集的分割文件合并，并通过特定的命令进行解压缩，以确保特征数据的完整性和可用性。

特点

该数据集的显著特点在于其包含了多种视频和文本特征的预提取表示，涵盖了CLIP和UniVL两大模型。这种多模态特征的整合，不仅增强了数据集的多样性，还为跨模态研究提供了丰富的资源。此外，数据集的文件结构清晰，便于用户快速定位和使用所需特征。

使用方法

使用该数据集时，用户首先需要根据提供的命令将HowTo100M子集的分割文件合并并解压缩。随后，可以根据文件结构导航至相应的特征文件，如CLIP和UniVL的视频和文本特征。这些特征可以直接用于模型训练、评估或进一步的特征分析，支持多模态研究的各种应用场景。

背景与挑战

背景概述

DIBS Features数据集是由研究人员从YouCook2、ActivityNet和HowTo100M的自定义子集中提取的预处理CLIP和UniVL特征构成的。该数据集的核心研究问题在于如何高效地从大规模视频数据中提取有用的视觉和文本特征，以支持多模态学习任务。其创建时间为2024年，主要研究人员或机构通过[DIBS](https://arxiv.org/abs/2404.02755)项目进行相关研究。该数据集的发布对多模态学习领域具有重要影响，尤其是在视频与文本联合表示学习方面，为研究人员提供了丰富的特征资源，推动了相关算法的优化与创新。

当前挑战

DIBS Features数据集在构建过程中面临的主要挑战包括：首先，从大规模视频数据中提取高质量的视觉和文本特征需要复杂的预处理步骤和计算资源，尤其是在处理HowTo100M这样的大型数据集时，文件分割与合并操作增加了数据处理的复杂性。其次，如何确保提取的特征在不同视频和文本数据之间的一致性和可比性，是多模态学习中的关键问题。此外，数据集的存储和传输也面临挑战，尤其是对于包含大量高维特征的数据集，如何高效地压缩和解压缩数据以减少存储和传输成本，是实际应用中需要解决的问题。

常用场景

经典使用场景

在多模态学习领域，dibs-feature数据集以其预提取的CLIP和UniVL特征而著称，主要应用于视频与文本的跨模态理解任务。该数据集通过提取YouCook2、ActivityNet和HowTo100M子集的特征，为研究者提供了丰富的视觉与文本信息，使得视频内容与文本描述的匹配、检索等任务得以高效实现。

衍生相关工作

基于dibs-feature数据集，研究者们开发了多种多模态学习模型，如跨模态检索模型、视频内容理解模型等。这些模型在多个基准数据集上取得了显著的性能提升，进一步推动了多模态学习领域的发展。此外，该数据集还激发了关于特征提取与跨模态对齐的深入研究，衍生出了一系列创新性的工作。

数据集最近研究

最新研究方向

在多模态学习领域，dibs-feature数据集的最新研究方向主要集中在视频与文本特征的深度融合与应用。该数据集通过预提取的CLIP和UniVL特征，为YouCook2、ActivityNet和HowTo100M等数据集的子集提供了丰富的多模态表示，推动了视频理解与跨模态检索的前沿研究。研究者们正利用这些特征进行更精细的视频内容分析，探索视频与文本之间的复杂关系，并在视频推荐、内容生成等实际应用中展现出巨大潜力。