视频场景理解动作识别数据集VideoSceneUnderstandingActionRecognitionDataset-pritamgurav95272
数据来源：互联网公开数据
标签：视频分析, 动作识别, 场景理解, 计算机视觉, 行为分析, 多模态数据, 机器学习, 数据标注
数据概述：
该数据集包含来自视频的结构化数据，用于视频场景理解和动作识别任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态视频片段的集合。
地理范围：数据来源未明确，但视频内容涵盖多种室内场景。
数据维度：数据集包含 train.csv 文件，其中包含视频的元数据信息，如视频ID, 场景, 质量评分, 相关性评分, 验证状态, 脚本描述, 涉及物体, 动作描述, 视频长度, 是否以第一人称视角拍摄, Charades视频ID, 文本词汇量等。此外，还包含多个 .npy 文件，很可能包含了从视频中提取的特征，用于训练模型。
数据格式：数据以CSV和Numpy (npy)格式提供，CSV文件用于描述视频的元数据，npy文件则可能包含视频的特征表示。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于计算机视觉、人工智能和视频分析等领域的学术研究，如动作识别、场景理解、行为分析等。
行业应用：可用于开发智能视频监控系统、视频内容分析工具、基于视频的交互应用等。
决策支持：支持在安防、零售、娱乐等领域中，基于视频数据的决策制定。
教育和培训：作为计算机视觉、机器学习相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解和实践视频分析技术。
此数据集特别适合用于探索视频内容与动作之间的关联，构建动作识别模型，并提升对视频场景的理解能力。
