CameraBench
El conjunto de datos CameraBench tiene como objetivo comprender mejor los movimientos de la cámara en los vídeos. Incluye más de 1000 clips anotados manualmente, lo que permite evaluar el rendimiento de los modelos generativos y discriminatorios en una visión multimodal.
Descripción
CameraBench es un conjunto de vídeos comentados para estudiar los movimientos de la cámara y evaluar modelos multimodales. Incluye clips anotados con etiquetas especializadas y subtítulos para probar la geometría y la semántica capturadas por varios modelos.
¿Para qué sirve este conjunto de datos?
- Evalúe el rendimiento de los modelos de visión multimodales (VLM) en las tareas de percepción de vídeo
- Análisis y comprensión de los movimientos de cámara en secuencias de vídeo
- Facilitar el ajuste y la mejora de los modelos multimodales para las tareas de vídeo
¿Se puede enriquecer o mejorar?
Sí, el conjunto de datos se puede enriquecer con anotaciones adicionales o añadiendo nuevos videoclips para aumentar la diversidad de movimientos y contextos. Se fomenta el ajuste de modelos específicos para mejorar la percepción multimodal.
🔎 En resumen
🧠 Recomendado para
- Investigadores de visión por vídeo
- programadores VLM
- Proyectos de comprensión de vídeo
🔧 Herramientas compatibles
- PyTorch
- TensorFlow
- Frameworks multimodales
- Cuadernos de anotación de video
💡 Consejo
Utilice este conjunto de datos para comparar los rendimientos entre los modelos generativos y discriminatorios sobre la percepción visual.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es el tamaño del conjunto de datos CameraBench?
El conjunto de datos incluye aproximadamente 1.071 videoclips con anotaciones, con un peso total muy ligero (87 KB en formato parquet).
¿Qué tipo de tareas puede evaluar con CameraBench?
Principalmente las tareas de analizar los movimientos de la cámara y evaluar las capacidades de los modelos multimodales en vídeo.
¿Qué licencia cubre este conjunto de datos?
El conjunto de datos está bajo la licencia MIT, es de uso gratuito, incluso comercial.
