Video Caption / 视频字幕:数据集总结

目录

一、背景

二、介绍

[2.1 MSR-VTT](#2.1 MSR-VTT)

[2.2 MSVD](#2.2 MSVD)

[2.3 VATEX](#2.3 VATEX)

三、参考文献


一、背景

Video Caption / 视频字幕:常用指标(BELU-4,ROUGE-L,METEOR,CIDEr,SPICE)和数据集总结-CSDN博客Video Caption / 视频字幕:常用指标(BELU-4,ROUGE-L,METEOR,CIDEr,SPICE)和数据集总结https://blog.csdn.net/Crystal_remember/article/details/133126871 上篇文章总结介绍了Video Caption / 视频字幕的常用指标,本文接着总结Video Caption / 视频字幕的常用数据集。

目前Video Caption / 视频字幕常用数据集主要有MSR-VTT1、MSVD2、VATEX3。下main进行分别介绍。

二、介绍

2.1 MSR-VTT

MSR-VTT是一个通用的视频字幕数据集,包括10000个视频片段,每个片段都注释有20个字幕。平均地,每个视频剪辑持续约15秒。标准情况下通常使用6153个片段进行训练,497个片段用于验证,2090个片段用于测试。

如下为MSR-VTT数据集中的6个片段和标注的语句。每个片段包含四个帧来表示视频片段和五个人类标记的句子。

2.2 MSVD

MSVD包含1970个视频,每个视频片段有40个字幕。每个视频片段的平均持续时间约为10秒。常见情况下,包括使用1200个视频进行训练,100个视频进行验证,670个视频进行测试。数据集示例如下。

2.3 VATEX

VATEX是一个包含约41250个视频剪辑的大规模数据集,和 82.5 万中英文视频描述,其中包括超过 20.6 万描述是中英平行翻译对。每个视频片段的持续时间在10秒之间,每个片段手动注释10个英文字幕。

每个视频具备 10 个英文描述和 10 个中文描述,分别来自 20 个人类标注者。所有这些都描绘了相同的视频,因此彼此之间是平行的,而最后五个是彼此成对的翻译。

三、参考文献

1Jun Xu, Tao Mei, Ting Yao, and Yong Rui. MSR-VTT: A large video description dataset for bridging video and language. In IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pages 5288--5296, 2016.

2David L. Chen and William B. Dolan. Collecting highly parallel data for paraphrase evaluation. In Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, 2011.

3Xin Wang, Jiawei Wu, Junkun Chen, Lei Li, Yuan-Fang Wang, and William Yang Wang. Vatex: A large-scale, highquality multilingual dataset for video-and-language research. In IEEE/CVF International Conference on Computer Vision, 2019

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