MLB-YouTube Dataset

MLB-YouTube 数据集是一个新的大规模数据集，包含 2017 年 MLB 季后赛的 20 场棒球比赛，可在 YouTube 上获得超过 42 小时的视频片段。该数据集由两部分组成：用于活动识别的分段视频和用于活动分类的连续视频。这是相当具有挑战性的，因为它是从多个不同活动共享摄像机角度的电视转播棒球比赛中创建的。此外，各种活动之间的运动/外观差异非常小。

The MLB-YouTube dataset is a novel large-scale dataset consisting of 20 baseball games from the 2017 MLB Postseason, with over 42 hours of video footage available on YouTube. This dataset comprises two parts: segmented videos for action recognition and continuous videos for action classification. This is quite challenging, as it is constructed from televised baseball games where multiple distinct activities share camera angles. Furthermore, the differences in motion and appearance between various activities are extremely minimal.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

MLB-YouTube数据集是一个大规模数据集，包含2017年MLB季后赛的20场棒球比赛，超过42小时的YouTube视频片段，用于活动识别和分类。该数据集具有挑战性，因为视频来自电视转播，摄像机角度共享且不同活动之间的运动外观差异很小。