Trots betydande framsteg i utvecklingen av mänskliga åtgärder detektionsdata och algoritmer, ingen nuvarande datauppsättning är representativ för verkliga flygvy scenarier. Vi presenterar Okutama-Action, en ny video dataset för flygvy samtidig mänsklig åtgärd upptäckt. Den består av 43 minuter långa fullt annoterade sekvenser med 12 aktionsklasser. Okutama-Action har många utmaningar som saknas i nuvarande datauppsättningar, inklusive dynamisk övergång av åtgärder, betydande förändringar i skala och proportion, abrupt kamerarörelse, samt flermärkta aktörer. Som ett resultat är vårt dataset mer utmanande än befintliga, och kommer att bidra till att driva fältet framåt för att möjliggöra verkliga applikationer.
Nyligen, Barekatain et al. I REF föreslogs en ny videodatauppsättning för samtidig upptäckt av mänskliga åtgärder i flygvyn.
Okutama-Action: An Aerial View Video Dataset for Concurrent Human Action Detection
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}