原标题：动作识别新数据集

来源：AI研习社        链接：https://www.yanxishe.com/TextTranslation/1158

动作识别对于许多现实应用至关重要，包括视频监控、医疗保健和人机交互。我们需要怎么做才能根据这些视频中动作对视频片段进行分类？

我们需要识别视频片段的不同动作，这些动作可能在整个视频持续时间内进行，也可能没有。这看起来像图像分类问题，但在这种情况下，任务将扩展到多个帧，并进一步聚合每帧的预测。我们知道，在引入ImageNet数据集后，深度学习算法在图像分类方面做得相当出色。但是，我们是否能在视频分类或动作识别任务能取得相同的进步 ？

实际上，有许多行为将动作识别变成一项更具挑战性的任务。这包括巨大的计算成本、捕获长上下文，当然还有对良好数据集的需求。

一个好的动作识别问题数据集应具有与 ImageNet 相媲美的帧数和动作类型的多样性，以便将经过训练的体系结构概括为许多不同的任务。

幸运的是，去年提出了几个这样的数据集。让我们来看看。

Kinetics-600

视频数量：500000    动作类别：600   年份：2018

Kinetics-600数据集实例

我们从 Google DeepMind 团队的数据集开始。这是一个 Kinetics 数据集 - 为推进人类动作识别模型而创建的 YouTube URL 的大规模高质量数据集。其最后一个版本名为 Kinetics-600，包括大约 500000 个视频片段，涵盖 600 个人类动作类，每个动作类至少有 600 个视频片段。

Kinetics-600 中的每个片段均取自的YouTube 视频，持续约 10 秒，并标有单个类。片段已经经历了多轮的人为注释，为标记任务构建了单页 Web 应用程序，您可以看到下面的标签界面。

标签界面

如果一个工作人员对最开始问题"你能识别这个人所做动作的类别吗？”回答是“是”的话，他还需要回答“动作持续到最后一帧吗？”
Kinetics-600 的创建者们还检查了数据集是否类别均衡，发现大约 15% 的动作类不平衡，但这不会导致性能上的偏差。

这些动作涵盖了广泛的类别，包括人与物体的互动，如演奏乐器，安排鲜花，修剪草坪，打蛋等。
时间时刻

Moments in Time

视频数量： 1000000     动作类别： 339     年份： 2018

来自 Moments in Time 数据集的样本

Moments in Time  是另一个由 MIT-IBM 沃森人工智能实验室开发的大规模的数据集，它收集了100万个标记为3秒的视频，不仅限于人类行为，还包括人、动物、物体和自然现象，捕捉动态场景的要点。 

上述所有场景都属于同一类别的“打开”，尽管它们在视觉上看起来非常不同。因此，正如研究人员所指出的，挑战在于开发深度学习算法，既能区分不同的操作，又能推广到同一操作中的其他代理和设置。  

尽管上述的“打开”在视觉上差异很大，但对人类来说还是很好区分的，所以研究员指出，难点在于开发既能够区分不同类别的行为，还能区分同一种行为的不同表现的深度学习算法。

Moments in Time 数据集的行为分类包含了英语中最常用的动词，涵盖了广泛而多样的语义空间。因此，数据集中有339个不同的动作，平均每个类有1757个带标签的视频；每个视频只有一个动作。

标签界面

从图像中可以看出，注释过程非常简单：如果场景中发生动作，则向工作人员显示视频动词对，并被要求按"是"或"否"键响应。对于训练集，研究人员通过注释运行每个视频至少3次，并且需要至少75%的人类共识。对于验证和测试集，他们将最少的批注数增加到 4，人类共识至少为 85%。

SLAC

视频数量：520,000，1.74M个2s的视频片段      动作类别：200     年份：2017

数据收集流程

麻省理工学院和Facebook的研究人员小组介绍了一个稀疏标记的ACTIONs数据集（SLAC）。该数据集侧重于人类行为，类似于 Kinetics，包括从 YouTube 检索到的 520K 多个未修剪视频，平均长度为 2.6 分钟。采用新颖的主动采样方法从视频中以2 秒为单位机芯剪辑和采样。这产生了 1.75M视频片段，包括 755K 阳性样本和 993K 阴性样本，由 70 个专业标注团队进行批过。

如您所见，此数据集的显著特征是存在负样本，如下图所示。

 SLAC 数据集的负样本

数据集包括从 ActivityNet 数据集获取的 200 个动作类。

请注意，即使此数据集的论文于 2017 年 12 月发布，该数据集仍无法下载，希望之后能够提供下载。

VLOG

视频数量：11400     年份：2017   

VLOG数据集的实例

VLOG数据集与以前的数据集在收集方式上有所不同。数据集的传统方法从列一个列表开始，然后搜索带有相应标签的视频。

然而，这种方法具有一定的局限，因为日常活动的视频是不太可能在互联网上出现并被标记。你能想象自己会上传和标记自己打开微波炉，打开冰箱，或起床的视频吗？人们更倾向于标记不寻常的东西，例如，在游泳池里跳，呈现天气，或玩竖琴。因此，可用数据集通常不平衡，包含异常事件，日常活动数据较少的这种情况较多。

为了解决这个问题，加利福尼亚大学的研究人员建议从我们实际需要的数据集开始，即交互丰富的视频数据，然后在动作发生后对其进行说明和分析。他们开始从生活方式VLOGs收集数据，VLOGs是一种非常受欢迎的视频类型，人们公开上传到YouTube，记录他们的生活。

数据收集过程 

由于数据是隐式收集的，因此注释起来具有一定的挑战。研究人员决定关注交互的关键部分、手，以及它们如何在帧级别与语义对象交互。因此，此数据集还可以在理解手部动作的难题上取得进展。

最后

动作识别问题需要大量的计算成本和大量的数据。幸运的是，去年出现了几个非常好的数据集。与以前可用的基准（ActivityNet, UCF101, HMDB）一起，为显著改进动作识别系统的性能奠定了坚实基础。

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