Data Structure ?
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Data Structure ?
*The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.
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機械に動画中の人間の動作を理解させることは、コンピュータビジョンの基本的な研究課題であり、個人の動画検索や発見、運動分析、ジェスチャーインターフェイスなどのアプリケーションに欠かせないものです。ここ数年、画像内のオブジェクトの分類と検出において、興奮させるような大きな進歩がありましたが、人間の動作を識別することは依然として大きな挑戦となっています。その理由は、本質的に、人間の動作の定義は動画内のオブジェクトほど明確ではないため、細かくラベル付けされた動作動画データセットを構築することが難しいからです。多くのベンチマークデータセット（UCF101、ActivityNet、DeepMindのKineticsなど）が画像分類のラベル付けモードを採用し、データセット内の各動画または動画クリップに1つのラベルを割り当てていますが、複数の人が異なる動作を行う複雑なシーンに対応したデータセットはまだ存在しません。
人間の動作認識に関するさらなる研究を促進するため、私たちはAVAを公開しました。AVAは「原子的視覚動作」から生まれた全く新しいデータセットで、拡張された動画シーケンス内の各人に複数の動作ラベルを提供します。AVAはYouTubeの公開動画のURLで構成されており、80種類の時空間的に局所化された原子的動作（「歩く」、「（物体を）キックする」、「握手する」など）のセットが注釈付けされており、5万7600個の動画フラグメント、9万6000個のラベル付けされた動作実行者、合計21万個の動作ラベルが生成されています。
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