ActivityNet-Caption Dataset 下载

ActivityNet Captions数据集

  • ActivityNet Captions数据库由20000个视频组成。每个视频都有多个句子描述的密集注释。ActivityNet Captions数据库将视频和一系列时序标注的语句联系在一起。每个语句覆盖了视频的某一特定片段,描述了出现的事件。这些事件持续的时间或长或短,对事件本身也没有限制,并且可以同时出现。ActivityNet Captions包含20000个视频,每个视频平均含有3.65个时序定位的描述语句,一共有100000条描述。我们发现每个视频的语句数量相对服从正态分布。除此之外,随着视频的持续时间增加,描述语句的数量也在增加。句子的平均长度为13.48个词,也符合正态分布。平均每个句子描述了36秒的事件,大约是相应视频的31%的内容。然而每个视频的完整语句描述了大概视频94.6%的内容,这一点说明每一段标注基本都能覆盖视频内的主要活动。我们还发现描述内容有10%的重叠,说明同时出现的事件会互相覆盖。

下载方式

下载方式1

官方地址: https://github.com/activitynet/ActivityNet/tree/master/Crawler

下载方式2

百度网盘(内有查看视频MP4格式操作说明):
通过网盘分享的文件:activitynet caption
链接: https://pan.baidu.com/s/10bR45978LoTa6ON3mPeQoQ?pwd=9527 提取码: 9527

### 关于COCO数据集Caption评估或coco-caption库的使用 COCO 数据集是一个广泛应用于计算机视觉研究的数据集合,其中包含了丰富的图像标注信息。对于 Caption 的部分,它主要用于描述图片的内容并生成自然语言形式的文字说明[^1]。 #### COCO Caption Evaluation COCO 提供了一个官方工具用于评估自动生成的 caption 质量。该工具基于 BLEU、METEOR、ROUGE-L 和 CIDEr 等多种指标来衡量模型生成的 caption 是否接近人工编写的 ground truth captions。具体实现可以参考 `pycocotools` 库中的相关模块: ```python from pycocoevalcap.eval import COCOEvalCap import json from pycocotools.coco import COCO # 加载真实标签和预测结果 annFile = 'annotations/captions_val2014.json' resFile = 'results/captions_val2014_fake_results.json' coco = COCO(annFile) cocoRes = coco.loadRes(resFile) # 创建评估对象 cocoEval = COCOEvalCap(coco, cocoRes) # 运行评价 cocoEval.evaluate() for metric, score in cocoEval.eval.items(): print(f'{metric}: {score}') ``` 上述代码展示了如何加载真实的标注文件以及模型产生的结果文件,并通过调用 `evaluate()` 方法计算各项分数。 #### 使用 Coco-Caption Library 如果希望了解更详细的 coco-caption 库的具体应用方法,则可以从其源码入手分析。通常情况下,开发者会遵循如下流程构建自己的项目结构[^2]: 1. 准备好训练所需的图片及其对应的文本描述; 2. 将这些资料整理成符合 COCO JSON Schema 的格式存储起来; 3. 利用预处理脚本转换原始数据到适合输入神经网络的形式; 4. 设计或者选用现有的深度学习架构完成建模过程;最后再利用前述提到过的评测手段验证效果好坏程度差异情况等等操作步骤执行完毕之后即可得到最终成果展示出来供大家欣赏啦!
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