(转)【数据集整理】人体行为识别和图像识别

ゝ一世哀愁。 2022-05-17 11:07 193阅读 0赞

原文地址：[https://blog.csdn.net/liuxiao214/article/details/78889662][https_blog.csdn.net_liuxiao214_article_details_78889662]

一共12个人体行为识别的数据集，基于视频的；

6个图像识别的，有关物体识别、行人识别、年龄识别和人头检测的，基于图像，图像识别数据集参考于博客：[http://blog.csdn.net/qq\_14845119/article/details/51913171][http_blog.csdn.net_qq_14845119_article_details_51913171]

后续可能还会补充。

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### 视频识别 ###

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1、Weizmann

**内容：**

1、10个类别，每个类别9个视频，背景单一。  
2、180x144

**下载链接：** [http://www.wisdom.weizmann.ac.il/~vision/SpaceTimeActions.html][http_www.wisdom.weizmann.ac.il_vision_SpaceTimeActions.html]

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2、KTH

**内容：**

1、共25个人采集，6个类别，每个类别4个情境，3中室外，1种室内，共600个视频。  
2、给出了每个视频4个片段的始末帧位置。  
3、规格：160x120，25fps。

**下载链接：** [http://www.nada.kth.se/cvap/actions/][http_www.nada.kth.se_cvap_actions]

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3、Fire Detection

**内容：** 共6个视频，火灾检测。

**下载链接：** [http://crcv.ucf.edu/data/fire.php][http_crcv.ucf.edu_data_fire.php]

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4、UCF101

**内容：**

1、共13320个视频101个类别，从YouTube采集的真实场景。  
2、分为5大类：人与物交互、baby动作、人人交互、乐器演奏、运动。  
3、规格：320x240，25fps，最小视频为28帧。

**下载链接：** [http://crcv.ucf.edu/data/UCF101.php][http_crcv.ucf.edu_data_UCF101.php]

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5、HMDB51

**内容：**

1、共51个类别，6849个视频。每一个类别至少包含101个视频。  
2、从电影、视频网站上采集。  
3、包含5大类：面部动作（微笑、大笑、咀嚼、说话）；面部与物交互动作（吃饭、喝水、抽烟）；身体运动（翻跟斗、拍手、爬上等）；身体与物交互运动（梳头发、拔剑等）；人人交互运动（击剑、拥抱、接吻等）

**下载链接：** [http://serre-lab.clps.brown.edu/resource/hmdb-a-large-human-motion-database/\#dataset][http_serre-lab.clps.brown.edu_resource_hmdb-a-large-human-motion-database_dataset]

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6、VISAL

**内容：**

1、包含很多数据集，船只数据、纹理合成数据、交通拥挤数据、拥挤人群数据UCSD（行人、人注释、人数、线划分）、人3D姿态数据MADS。  
2、可下载拥挤人群和人姿态。

**下载链接：** [http://visal.cs.cityu.edu.hk/downloads/][http_visal.cs.cityu.edu.hk_downloads]

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7、Monitoring Human Activity

**内容：**

1、数据量很小，且需要单独下载，有空可下载。

**下载链接：** [http://mha.cs.umn.edu/index.shtml][http_mha.cs.umn.edu_index.shtml]

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8、HOLLYWOOD2

**内容：**

1、人体动作：12个类别。  
2、场景：10个类别。  
3、共3669个视频，20.1个小时。  
4、从69部电影中采集。  
5、视频样本中行为人的表情、姿态、穿着，以及相机运动、光照变化、遮挡、背景等变化很大，接近于真实场景下的情况，因而对于行为的分析识别极具挑战性。

**下载链接：** [http://www.di.ens.fr/~laptev/actions/hollywood2/][http_www.di.ens.fr_laptev_actions_hollywood2]

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9、YouTube-8M

**内容：**

1、800万个标注视频，每个视频120s到500s。

**下载链接：** [https://research.google.com/youtube8m/][https_research.google.com_youtube8m]

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10、Moments in Time Dataset

**内容：**

1、100万个标注视频，每个视频3秒。

**下载链接：** [http://moments.csail.mit.edu/][http_moments.csail.mit.edu]

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11、TRECVID

**内容：**

如何下载，没看明白，暂时先不管。

**下载链接：** [http://www-nlpir.nist.gov/projects/tv2008/tv2008.html\#1][http_www-nlpir.nist.gov_projects_tv2008_tv2008.html_1]

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12、CMU Graphics Lab Motion Capture Database

**内容：**

应该是一些骨骼点动作捕捉，下载链接分散，很难下载，需要写脚本。

**下载链接：** [http://mocap.cs.cmu.edu/][http_mocap.cs.cmu.edu]

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### 图像识别 ###

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1、ImageNet

**内容：** 物体识别

ImageNet是一个计算机视觉系统识别项目，是目前世界上图像识别最大的数据库。是美国斯坦福的计算机科学家李飞飞模拟人类的识别系统建立的。能够从图片识别物体。目前已经包含14197122张图像，是已知的最大的图像数据库。

**下载链接：** [http://www.image-net.org/][http_www.image-net.org]

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2、CIFAR

**内容：** 物体识别

CIFAR-100由60000张图像构成，包含100个类别，每个类别600张图像，其中500张用于训练，100张用于测试。其中这100个类别又组成了20个大的类别，每个图像包含小类别和大类别两个标签。官网提供了Matlab,C，python三个版本的数据格式。

**下载链接：** [http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html][http_www.cs.toronto.edu_kriz_cifar.html]

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3、INRIA Person Dataset

**内容：** 行人检测

Inria数据集是最常使用的行人检测数据集。其中正样本（行人）为png格式，负样本为jpg格式。里面的图片分为只有车，只有人，有车有人，无车无人四个类别。图片像素为70\*134，96\*160，64\*128等。

**下载链接：** [http://pascal.inrialpes.fr/data/human/][http_pascal.inrialpes.fr_data_human]

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4、CaltechPedestrian Detection Benchmark

**内容：** 行人识别

**下载链接：** [http://www.vision.caltech.edu/Image\_Datasets/CaltechPedestrians/][http_www.vision.caltech.edu_Image_Datasets_CaltechPedestrians]

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5、Adience

**内容：** 性别年龄识别

该数据集来源为Flickr相册，由用户使用iPhone5或者其它智能手机设备拍摄，同时具有相应的公众许可。该数据集主要用于进行年龄和性别的未经过滤的面孔估计。同时，里面还进行了相应的landmark的标注。是做性别年龄估计和人脸对齐的一个数据集。图片包含2284个类别和26580张图片。

**下载链接：** [http://www.openu.ac.il/home/hassner/Adience/data.html\#agegender][http_www.openu.ac.il_home_hassner_Adience_data.html_agegender]

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6、HollywoodHeads dataset

**内容：** 人头检测

该数据集为从视频中截取的图片，包含224740张jpeg格式图片，还有xml格式的标注，和VOC的标注方式一样。

**下载链接：** [http://www.di.ens.fr/willow/research/headdetection/release/HollywoodHeads.zip][http_www.di.ens.fr_willow_research_headdetection_release_HollywoodHeads.zip]

[https_blog.csdn.net_liuxiao214_article_details_78889662]: https://blog.csdn.net/liuxiao214/article/details/78889662
[http_blog.csdn.net_qq_14845119_article_details_51913171]: http://blog.csdn.net/qq_14845119/article/details/51913171
[http_www.wisdom.weizmann.ac.il_vision_SpaceTimeActions.html]: http://www.wisdom.weizmann.ac.il/~vision/SpaceTimeActions.html
[http_www.nada.kth.se_cvap_actions]: http://www.nada.kth.se/cvap/actions/
[http_crcv.ucf.edu_data_fire.php]: http://crcv.ucf.edu/data/fire.php
[http_crcv.ucf.edu_data_UCF101.php]: http://crcv.ucf.edu/data/UCF101.php
[http_serre-lab.clps.brown.edu_resource_hmdb-a-large-human-motion-database_dataset]: http://serre-lab.clps.brown.edu/resource/hmdb-a-large-human-motion-database/#dataset
[http_visal.cs.cityu.edu.hk_downloads]: http://visal.cs.cityu.edu.hk/downloads/
[http_mha.cs.umn.edu_index.shtml]: http://mha.cs.umn.edu/index.shtml
[http_www.di.ens.fr_laptev_actions_hollywood2]: http://www.di.ens.fr/~laptev/actions/hollywood2/
[https_research.google.com_youtube8m]: https://research.google.com/youtube8m/
[http_moments.csail.mit.edu]: http://moments.csail.mit.edu/
[http_www-nlpir.nist.gov_projects_tv2008_tv2008.html_1]: http://www-nlpir.nist.gov/projects/tv2008/tv2008.html#1
[http_mocap.cs.cmu.edu]: http://mocap.cs.cmu.edu/
[http_www.image-net.org]: http://www.image-net.org/
[http_www.cs.toronto.edu_kriz_cifar.html]: http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html
[http_pascal.inrialpes.fr_data_human]: http://pascal.inrialpes.fr/data/human/
[http_www.vision.caltech.edu_Image_Datasets_CaltechPedestrians]: http://www.vision.caltech.edu/Image_Datasets/CaltechPedestrians/
[http_www.openu.ac.il_home_hassner_Adience_data.html_agegender]: http://www.openu.ac.il/home/hassner/Adience/data.html#agegender
[http_www.di.ens.fr_willow_research_headdetection_release_HollywoodHeads.zip]: http://www.di.ens.fr/willow/research/headdetection/release/HollywoodHeads.zip