YouTube-8M

已于 2023-12-24 15:58:25 修改
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分类专栏： 阅读论文 实验记录 文章标签： 视频分类 深度学习 比赛 tensorflow
于 2019-05-08 16:02:08 首次发布
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深度学习在视频动作识别中的应用：基于YouTube-8M数据集与YOLOv10的实践
m0_52343631的博客
03-31 471
YouTube-8M是一个大规模的视频数据集，包含来自YouTube平台的视频，涵盖了约8百万个视频样本，视频分为4700多个类别。YouTube-8M数据集是为大规模视频分类和动作识别任务设计的，广泛应用于学术界和工业界的研究工作中。包含超过8百万个YouTube视频，视频种类繁多。包括4700个类别，覆盖了从体育、娱乐到科技等各类主题。每个视频有一个或多个标签，代表视频的主要内容。每个视频时长约为1到5分钟，包含丰富的场景信息。
YouTube-8M数据集starter code部分翻译
bbp94_github的博客
06-10 3615
【原创内容，转载需作者同意】 以下内容为Youtube-8M开源示范代码的README翻译，原文来自：https://github.com/google/youtube-8m 翻译本意是为了让自己更了解这个数据集，若有翻译错误，请指教。   YouTube-8M Tensorflow Starter Code 该repo包含基于YouTube-8m数据集的训练和评估机器学习模型的起始代码...
YouTube-8M 数据集简介
Simon's Blog
10-06 7万+
Google 公布了一个大型的视频数据集：YouTube-8M 视频数据集。这个数据集包含 8,000,000 万个 YouTube 视频链接，同时有 4800 个标注的 knowledge graph entity（知识图谱实体）。
YouTube-8M 数据集介绍与使用总结
IronYoung_不惧未来
12-06 1万+
比赛概述YouTube-8M 是谷歌、YouTube共同举办的视频标签比赛，包含大量的视频画面信息、音频信息、标签信息。是用于基于视频内容的标签分析研究的良好素材常用网址 比赛官网：https://research.google.com/youtube8m/index.html 官方发布视频特征提取代码：https://github.com/google/youtube-8m/tree/master
YouTube-8M 视频理解挑战赛开源项目教程
最新发布
gitblog_01179的博客
04-18 691
YouTube-8M 视频理解挑战赛开源项目教程 youtube8mchallenge 1st place solution to Kaggle's 2018 YouTube-8M Video Understanding Challenge ...
YouTube-8M视频数据集概览
祥瑞的技术博客
06-09 9394
参考链接： 官网 https://www.kaggle.com/c/youtube8m-2018/overview 比赛官网：https://research.google.com/youtube8m/index.html 官方发布视频特征提取代码：https://github.com/google/youtube-8m/tree/master/feature_extractor 冠军代码：h...
YouTube-8M: A Large-Scale Video Classification Benchmark
热门推荐
人工智能
06-26 115万+
Abstract Many recent advancements in Computer Vision are attributed to large datasets. Open-source software packages for Machine Learning and inexpensive commodity hardware have reduced the barrier
【2017】Large-Scale YouTube-8M Video Understanding with Deep Neural Networks借助深度神经网络对YT8M进行大规模视频理解
qq_41956697的博客
01-22 475
paper: https://arxiv.org/abs/1706.04488 摘要 视频分类问题已经研究了很多年。 卷积神经网络（CNN）在图像识别任务中的成功为研究人员创建更高级的视频分类方法提供了强大的动力。 由于视频具有时间内容，因此长期短期记忆（LSTM）网络成为方便的工具，可以对长期的时间线索进行建模。 两种方法都需要输入数据的大型数据集。 本文提供了三个模型，用于使用最近宣布的YouTube8M大规模数据集解决视频分类问题。 第一个模型基于帧池化方法。 基于LSTM网络的其他两个模型。 在第三
xtu 8
dong_glance的博客
09-29 4万+
1 这个计数的每次都要归零，所以要放在里面 #include int main() {    int a,b,c,j;        while(scanf("%d",&a)!=EOF&&a>=1&&a     {      if(a==0) return 0;      j=0;      for(b=0;b         {   scanf("%d",&c);
youtube8m-19：Google Research第三届YouTube-8M视频理解挑战赛2019。视频中主题的临时本地化。 国际计算机视觉会议（ICCV）2019
02-04
此仓库包含在YouTube-8M数据集上训练和评估机器学习模型的第13位解决方案。 这是我们针对Kaggle上的第三届Youtube8M视频理解挑战的解决方案，并在国际计算机视觉会议（ICCV） 2019上进行了介绍。该代码提供了一个...
youtube-8m入门（数据集可视化，统计数据集,使用Bi-lstm进行分类）
qq_41956697的博客
03-11 1943
这是一些可能与本次比赛有关的阅读材料。 原始数据集文件： YouTube-8M：大型视频分类基准：https：//arxiv.org/abs/1609.08675 上届比赛： 借助Context Gating进行视频分类的可学池：https : //arxiv.org/abs/1706.06905 YouTube-8M视频理解挑战的猴子式解决方案：https：//arxiv.org/abs/1706.05150 大规模Youtube-8M视频理解的时间建模方法：https://arxiv.org/abs/1
Python-YouTube8MTensorflowStarterCode
08-11
YouTube-8M Tensorflow Starter Code
ejemplo：教程Youtube：https：//www.youtube.comwatch？v = 8ajfNnyu8yk
02-22
埃普里普隆大街 Crear nuestro底漆登录básicoconvalidaciónynavegaciónentre ventanas。 信息通报 包围YouTube的视频： ：
YouTube-8M: A Large-Scale Video Classification Benchmark简介
loserChen的博客
04-08 8441
YouTube-8M: A Large-Scale Video Classification Benchmark Abstract 作者以1帧每秒的速度解码视频，同时利用预训练在imagenet上的Deep CNN来抽取隐藏的表征。 Introduction 作者首先利用youtube 视频标注系统对youtube-8m进行标注，同时利用包括人力手动过滤的过滤规则对标签进行相应的筛选 同时作者也提出...
YouTube-8M 开源项目使用教程
gitblog_00003的博客
09-21 649
YouTube-8M 开源项目使用教程 youtube-8m Starter code for working with the YouTube-8M dataset. 项目地址: https://gitcode.com/gh_m...
xxxx
congfen5646的博客
01-20 1056
http://www.en8848.com.cn/yingyu/38/n-77238.html http://bbs.for68.com/forum-264-242/topic-354277.html http:...
XXXX
碳酸钙的01妖精的博客
08-10 8555
#include<iostream> #include<cstdio> #include<queue> #include<cstring> #include<map> using namespace std; #define ll long long const int len=5e3+4; int sum[len][len]; int...
LINUX basics (Youtube)
Yuinfen的博客
09-28 5万+
I learned this on the Youtube https://www.youtube.com/watch?v=5UpIXY-g5Lk&list=PLT98CRl2KxKHaKA9-4_I38sLzK134p4GJ&index=8 1 cd change directory cd .. to the last dir cd ~/ back to the home
UBI文件系统
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UBI-Unsorted Block Imagine http://www.linux-mtd.infradead.org/doc/ubi.html 1、注意 很多人搞不清楚UBI到底是什么，这就是写这篇文章的原因。请认识到以下几点： l  UBI不是一个flash转换层（FTL），并且和FTL没有任何关系。 l  UBI只支持纯粹的flash，消费flash像MMC、RS-MMC、Em
youtube-8m 使用案例
03-24
### YouTube-8M 数据集的应用案例与示例教程 YouTube-8M 是一个大规模多媒体数据集，旨在推动视频理解技术的发展。以下是其主要应用场景以及一些具体的示例项目。 #### 一、应用领域 1. **多媒体分析** - 可用于构建高效的视频推荐系统，通过识别用户的兴趣偏好来提升用户体验[^2]。 - 改善视频搜索引擎的质量，使其能够更精准地匹配用户需求。 - 实现广告定向投放功能，基于视频内容的语义理解和目标受众的兴趣分布。 2. **机器学习研究** - 提供了一个理想的大规模多标签分类问题测试平台，帮助研究人员探索新型深度学习架构和优化方法。 - 开发者可以通过该数据集验证新提出的模型性能，并与其他公开基线结果对比。 3. **教育与教学** - 对于高校课程设计而言，YouTube-8M 是教授学生如何处理真实世界复杂数据的理想工具之一。 它涵盖了从基础的数据加载到高级模型调优等多个环节的知识点。 #### 二、具体实例教程 ##### 推断脚本运行流程 为了生成最终提交文件，在完成训练之后还需要执行如下命令以启动推断过程： ```bash cd youtube-8m-wangheda/infer_scripts python infer_model.py \ --data_dir=/Youtube-8M/data/frame/test \ --model_dir=/model \ --output_file=submission.csv ``` 上述操作会利用已保存的最佳权重对未见过的新样本做出预测并将结果存储至指定路径下的 CSV 文件当中[^1]。 ##### 自定义YOLOv8实验设置 尽管 YOLO 系列通常被用来解决图像中的对象检测任务，但在某些情况下也可以将其扩展应用于短视频片段内的动作捕捉或者特定物体追踪等领域。例如，“在自定义数据集上训练 YOLOv8”的文章介绍了针对不同大小版本 (Nano, Small, Medium) 的网络结构调整策略及其对应的超参数选取原则[^3]。 ##### AI GraphRAG 整合方案 如果希望进一步增强系统的智能化水平，则可以考虑引入知识图谱技术。正如《AI GraphRAG 系列之 使用 Streamlit、LangChain、Neo4j 和 GPT-4o 构建 GraphRAG》所展示的方法那样，将非结构化的音视频元信息转化为可供查询的关系型数据库形式，从而实现更加灵活的信息检索服务[^4]。 --- ###
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