谷歌推出YouTube-8M Segments時間定位數據集

Google擴展現有的YouTube-8M數據集，發布時間定位子數據集YouTube-8M Segments，YouTube-8M Segments擁有人工驗證過的標記，還加入了時間定位，標記出視頻中實體出現的時間，如此讓YouTube-8M是分類數據集，同時也成為時間定位數據集。

YouTube-8M數據集是一個大型標籤視頻數據集，由數百萬個YouTube視頻組成，加入了由計算機自動產生的高品質標籤，涵蓋了高達3,800個視覺實體，這個數據集的特色是，其包括的數十億個影格以及聲音片段，可以存儲在單一個磁碟中，而這能用單個GPU，一天內就可以完成基準模型訓練，但由於數據集的規模以及多樣性內容，也可以讓用戶進行更深入複雜的圖片與聲音模型。

Google提到，雖然之前的YouTube-8M數據集為視頻分類應用，提供了有用的訓練數據，但是包含的只有機器產生的標籤，而且也缺乏精細的時間定位數據，這在某種程度限制了數據集的應用範圍。

而為了加速時間概念定位的研究，Google新發布了YouTube-8M Segments數據集，這是一個YouTube-8M的子數據集，內容為YouTube-8M中視頻的5秒片段，由人工驗證實體出現在片段與否。Google並非詳盡地標記視頻中的所有片段，而是另外創建YouTube-8M片段擴展，Google為每個隨選的YouTube-8M視頻，平均標上5個標籤，YouTube-8M Segments數據集總共有237,000個片段，涵蓋一千種類別。

也就是說YouTube-8M Segments數據集的補充，使得YouTube-8M數據集現在除了是一個大規模分類數據集，也是一個時間定位數據集。

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