Datasets:
| license: mit | |
| task_categories: | |
| - video-classification | |
| language: | |
| - en | |
| tags: | |
| - video | |
| - action-recognition | |
| - kinetics | |
| - something-something | |
| - yolo | |
| size_categories: | |
| - 100K<n<1M | |
| # SiftFormer2 Data | |
| K400 / SSv2 video classification 학습용 데이터. | |
| ## 구성 | |
| ``` | |
| siftformer2-data/ | |
| ├── k400/ | |
| │ ├── train_manifest.jsonl | |
| │ ├── val_manifest.jsonl | |
| │ ├── label_map.json (400 classes) | |
| │ ├── train/ # ★ 부분만 업로드 (~10K mp4) | |
| │ └── val/ # 19,881 mp4 | |
| ├── ssv2/ | |
| │ ├── train_manifest.jsonl | |
| │ ├── val_manifest.jsonl | |
| │ ├── label_map.json (174 classes) | |
| │ └── videos/ # ★ 부분만 업로드 (~10K webm) | |
| └── yolo_heatmaps/ | |
| ├── k400.tar # 6.4GB, 259K .npy 파일 | |
| └── ssv2.tar # 4.3GB, 173K .npy 파일 | |
| ``` | |
| ## 비디오 데이터 받기 | |
| 비디오 파일은 용량 문제로 일부만 업로드. 전체는 원본에서 받으세요: | |
| - **K400**: [`kiyoonkim/kinetics-400-targz`](https://huggingface.co/datasets/kiyoonkim/kinetics-400-targz) | |
| - **SSv2**: [`morpheushoc/something-something-v2`](https://huggingface.co/datasets/morpheushoc/something-something-v2) | |
| ## YOLO Heatmaps | |
| YOLO-World로 사전 추출한 토큰 importance heatmap. 각 비디오에 대해 (64, 196) float16 array. | |
| ### 압축 해제 | |
| ```bash | |
| mkdir -p yolo_heatmaps && cd yolo_heatmaps | |
| tar -xf k400.tar | |
| tar -xf ssv2.tar | |
| ``` | |
| ### 형식 | |
| - 64프레임 × 14×14=196 패치 grid | |
| - 계층적 점수: person 1.0 / object 0.7 / 1-hop 0.4-0.3 / 2-hop 0.2-0.15 / center 0.05 | |
| - 프레임당 최소 60개 non-zero 패치 보장 | |
| 자세한 정보는 [SiftFormer2 GitHub](https://github.com/tlstngud/siftformer2) 참조. | |