Data Structure ?
858M
Data Structure ?
*The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.
README.md
GyGO（ジャイゴと発音）は、電子商取引に特化した動画オブジェクトセグメンテーションデータセットです。現在、このデータセットには131個のトレーニングシーケンスと24個の検証シーケンス、およびそれらに対応する高品質のアノテーションが含まれています。
一方で、これらのシーケンスは非常に単純です。実際には、遮蔽、高速移動、または上記の多くの複雑性を引き起こす属性がありません。他方で、これらの動画内のオブジェクトは、語義的なカテゴリにおいて大きく異なります。玩具、衣服、模型、およびオフィス用品などです。
各シーケンスの時間は1～10秒で、スマートフォンの手持ちカメラで撮影されています。その後、後期制作で約5fpsに落とされ、Amazon Mechanical Turkの作業者による重要な集約によってアノテーション付けされています。
私たちは、このデータセットを公開する際に2つの目標を念頭に置いています。
- 現在、動画オブジェクトセグメンテーションの分野ではデータが著しく不足しています。私たちは、数百個のアノテーション付き動画でさえ、それぞれの貢献が性能向上の可能性を秘めていると信じています。私たちの内部分析（近日公開）では、GyGOとDAVISデータセットを併用してトレーニングすることで、推論結果が改善されることを示しています。[TODO: 確認]
- よりオープンで共有する文化を促進し、他の研究者たちが共同で取り組むことを奨励するためです。DAVISデータセットとそれを発展させる研究エコシステムは、私たちにとって非常に有用でした。私たちは、コミュニティも私たちのデータセットが有用であると感じることを期待しています。
プレビュー（Youtube）：
引用：
@misc{
author={Friedman, Itamar and Chemla, Ilan and Smolyansky, Eddie and Stepanov, Maxim and Afansyeva, Irina and Sharir, Gilad and Nadir, Sagi and Rorlich, Sagi},
title={GyGO: an E-commerce Video Object Segmentation Dataset by Visualead},
url={https://github.com/ilchemla/gygo-dataset},
year={2017}, month={Sep}}
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