YouTube-8M|视频识别数据集|机器学习数据集

OpenDataLab2025-03-29 更新2024-05-09 收录

视频识别

机器学习

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资源简介：

YouTube-8M是一个大规模的带标签的视频数据集，它由数百万个YouTube视频id组成，并且包含3,800多个视觉实体注释，这些注释是由机器基于词汇表生成的。预先计算的功能允许将其用于单个硬盘，这也意味着可以使用单个GPU在此数据集上训练基线模型。同时，数据集的规模和多样性允许用户对复杂的视听模型进行深入探索，即使使用分布式培训，也需要数周的时间。该数据集由Google 2016年发布。

提供机构：

OpenDataLab

创建时间：

2023-04-20

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

YouTube-8M数据集的构建基于大规模的视频内容分析，通过自动化的视频标注技术，从YouTube平台上的数百万个视频中提取关键帧和音频片段。这些片段随后经过深度学习模型的处理，生成丰富的视觉和音频特征，最终形成一个包含视频ID、类别标签和特征向量的多模态数据集。

特点

YouTube-8M数据集以其庞大的规模和多模态特征著称，涵盖了超过800万个视频，每个视频平均包含3800个视觉特征和1000个音频特征。此外，该数据集提供了详细的类别标签，涵盖了4716个不同的视频类别，为视频内容理解和分类提供了丰富的资源。

使用方法

YouTube-8M数据集广泛应用于视频内容分析、视频推荐系统和多媒体检索等领域。研究者和开发者可以利用该数据集进行视频分类模型的训练和评估，通过提取和分析视频的视觉和音频特征，实现对视频内容的精准识别和推荐。此外，该数据集还支持多模态融合研究，探索视觉和音频信息在视频理解中的协同作用。

背景与挑战

背景概述

YouTube-8M数据集是由Google Research于2016年创建，旨在推动大规模视频理解研究。该数据集包含了来自YouTube的8百万个视频片段，涵盖了4716个不同的类别标签，每个视频片段平均时长为5秒。主要研究人员包括Google Research的团队成员，如Samy Bengio和Jeff Dean。核心研究问题集中在视频内容的自动分类和理解上，这对于视频推荐系统、内容过滤和用户行为分析具有重要意义。YouTube-8M的发布极大地促进了视频理解领域的发展，为研究人员提供了丰富的数据资源，推动了深度学习和计算机视觉技术的应用。

当前挑战

YouTube-8M数据集在解决视频分类和理解问题时面临多重挑战。首先，视频数据的多样性和复杂性使得特征提取和分类任务变得极为困难。其次，视频片段的短时长和高噪声水平增加了模型训练的复杂性。此外，数据集的规模庞大，对计算资源和存储空间提出了高要求。在构建过程中，研究人员需要克服数据标注的准确性和一致性问题，以及处理大规模数据集时的效率和稳定性问题。这些挑战不仅影响了模型的性能，也对视频理解技术的实际应用提出了更高的要求。

发展历史

创建时间与更新

YouTube-8M数据集于2016年首次发布，旨在为大规模视频理解研究提供丰富的资源。该数据集自发布以来，经历了多次更新，以适应不断发展的研究需求和技术进步。

重要里程碑

YouTube-8M的一个重要里程碑是其在2017年发布的第二版，该版本引入了更多的视频数据和更精细的标签系统，极大地提升了数据集的多样性和实用性。此外，2018年，YouTube-8M推出了一个专门用于视频分类挑战的子集，进一步推动了视频理解技术的发展。这些里程碑不仅丰富了数据集的内容，还促进了相关领域的研究进展。

当前发展情况

当前，YouTube-8M数据集已成为视频理解领域的重要基准，广泛应用于深度学习模型的训练和评估。其丰富的视频内容和多层次的标签系统，为研究人员提供了宝贵的资源，推动了视频分类、检索和生成等技术的快速发展。此外，YouTube-8M还通过持续的更新和扩展，保持了其在学术界和工业界的领先地位，为未来的视频分析研究奠定了坚实的基础。

发展历程

YouTube-8M数据集首次发布，包含超过800万个YouTube视频的标注信息，涵盖4716个类别。
2016年
YouTube-8M的扩展版本发布，增加了更多的视频和更详细的标注信息，提升了数据集的多样性和复杂性。
2017年
YouTube-8M Challenge启动，旨在推动视频理解技术的发展，吸引了全球研究者的参与。
2018年
YouTube-8M数据集在多个国际会议和竞赛中被广泛应用，成为视频分析和理解领域的重要基准。
2019年
YouTube-8M数据集的进一步优化和更新，增加了更多的元数据和标注，提升了数据集的质量和可用性。
2020年

常用场景

经典使用场景

在视频理解领域，YouTube-8M数据集被广泛用于视频分类和内容识别任务。该数据集包含了数百万个视频片段，每个片段都附有详细的标签信息，涵盖了从体育到音乐等多个类别。研究者们利用这些丰富的标签数据，训练深度学习模型，以实现高效的视频内容分类和检索。

衍生相关工作

基于YouTube-8M数据集，研究者们开展了多项经典工作。例如，一些研究提出了新的深度学习架构，以提高视频分类的准确性；另一些研究则专注于视频内容的时序分析，开发了能够捕捉视频动态特征的模型。这些工作不仅丰富了视频理解领域的理论基础，也为实际应用提供了技术支持。

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