webvid

Zadbaj o dobrą organizację dzięki kolekcji Zapisuj i kategoryzuj treści zgodnie ze swoimi preferencjami.

• opis :

WebVid to wielkoskalowy zbiór krótkich filmów z tekstowymi opisami pochodzącymi z sieci. Filmy są różnorodne i bogate w treść.

WebVid-10M zawiera:

10,7 mln par napisów wideo. Łącznie 52 000 godzin wideo.

• Strona główna : https://m-bain.github.io/webvid-dataset/

• Kod źródłowy : tfds.datasets.webvid.Builder

• Wersje :

  • 1.0.0 (domyślnie): Wersja początkowa.

• Rozmiar pliku do pobrania : Unknown size

• Rozmiar zbioru danych : Unknown size

• Instrukcje ręcznego pobierania : ten zestaw danych wymaga ręcznego pobrania danych źródłowych do download_config.manual_dir (domyślnie ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ ):
  Postępuj zgodnie z instrukcjami pobierania w https://m-bain.github.io/webvid-dataset/ , aby pobrać dane. Umieść pliki csv i katalogi wideo w manual_dir/webvid , tak aby pliki mp4 zostały umieszczone w manual_dir/webvid/*/*_*/*.mp4 .

Pierwszy katalog to zazwyczaj dowolny katalog części (do pobierania fragmentów), drugi katalog to katalog stron (dwie cyfry wokół podkreślenia), wewnątrz którego znajduje się jeden lub więcej plików mp4.

• Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Nieznane

• Podziały :

• Struktura funkcji :

FeaturesDict({
    'caption': Text(shape=(), dtype=string),
    'id': Text(shape=(), dtype=string),
    'url': Text(shape=(), dtype=string),
    'video': Video(Image(shape=(360, 640, 3), dtype=uint8)),
})

• Dokumentacja funkcji :

• Klucze nadzorowane (Zobacz dokument as_supervised ): None

• Rysunek ( tfds.show_examples ): Nieobsługiwany.

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ): Brak.

• Cytat :

@misc{bain2021frozen,
      title={Frozen in Time: A Joint Video and Image Encoder for End-to-End Retrieval},
      author={Max Bain and Arsha Nagrani and Gül Varol and Andrew Zisserman},
      year={2021},
      eprint={2104.00650},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CV}
}

• opis :

WebVid to wielkoskalowy zbiór krótkich filmów z tekstowymi opisami pochodzącymi z sieci. Filmy są różnorodne i bogate w treść.

WebVid-10M zawiera:

10,7 mln par napisów wideo. Łącznie 52 000 godzin wideo.

• Strona główna : https://m-bain.github.io/webvid-dataset/

• Kod źródłowy : tfds.datasets.webvid.Builder

• Wersje :

  • 1.0.0 (domyślnie): Wersja początkowa.

• Rozmiar pliku do pobrania : Unknown size

• Rozmiar zbioru danych : Unknown size

• Instrukcje ręcznego pobierania : ten zestaw danych wymaga ręcznego pobrania danych źródłowych do download_config.manual_dir (domyślnie ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ ):
  Postępuj zgodnie z instrukcjami pobierania w https://m-bain.github.io/webvid-dataset/ , aby pobrać dane. Umieść pliki csv i katalogi wideo w manual_dir/webvid , tak aby pliki mp4 zostały umieszczone w manual_dir/webvid/*/*_*/*.mp4 .

Pierwszy katalog to zazwyczaj dowolny katalog części (do pobierania fragmentów), drugi katalog to katalog stron (dwie cyfry wokół podkreślenia), wewnątrz którego znajduje się jeden lub więcej plików mp4.

• Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Nieznane

• Podziały :

• Struktura funkcji :

FeaturesDict({
    'caption': Text(shape=(), dtype=string),
    'id': Text(shape=(), dtype=string),
    'url': Text(shape=(), dtype=string),
    'video': Video(Image(shape=(360, 640, 3), dtype=uint8)),
})

• Dokumentacja funkcji :

• Klucze nadzorowane (Zobacz dokument as_supervised ): None

• Rysunek ( tfds.show_examples ): Nieobsługiwany.

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ): Brak.

• Cytat :

@misc{bain2021frozen,
      title={Frozen in Time: A Joint Video and Image Encoder for End-to-End Retrieval},
      author={Max Bain and Arsha Nagrani and Gül Varol and Andrew Zisserman},
      year={2021},
      eprint={2104.00650},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CV}
}