DEVIL

我们构造DEVIL数据集切片如下:给定期望的属性设置 (例如，低相机运动)，我们随机采样150源视频或具有该设置的遮罩 (回想一下，属性仅适用于源视频或遮罩模态)。然后，在其他模态中，我们从所有可用的DEVIL实例中采样150实例 (例如，对于低相机运动切片，我们采样所有渲染的DEVIL遮罩)。最后，我们将选定的源视频和蒙版配对在一起。

We construct DEVIL dataset splits as follows: Given a desired attribute setting (e.g., low camera motion), we randomly sample 150 source videos or masks that match this setting. Recall that attributes only apply to the source video and mask modalities. Then, for the remaining modalities, we sample 150 instances from all available DEVIL instances. For instance, for the low camera motion split, we sample all rendered DEVIL masks. Finally, we pair the selected source videos and masks together.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

DEVIL是由密歇根大学于2022年发布的诊断性评估基准数据集。它通过采样源视频和遮罩模态并配对构建，用于详细分析任务。